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Enregistrement W2741168690 · doi:10.1111/iju.12798

Editorial Comment from Dr Rourke to Risk of urethral stricture recurrence increases over time after urethroplasty

2015· editorial· en· W2741168690 sur OpenAlexaff
Keith Rourke

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Urology · 2015
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrological Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrethroplastyLichen sclerosusUrethral strictureMedicineStenosisSurgeryRisk factorUrethraMeatal stenosisInternal medicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although urethroplasty is well established as the most efficacious treatment for urethral stricture, it (like everything else in the world) is not perfect. Stricture recurrence after urethroplasty is a reality, even in the most experienced and capable hands. The present article by Han et al. examines risk factors for stricture recurrence in a cohort of 227 patients undergoing anterior urethroplasty with a mean follow up of 62 months.1 Patients with radiation or pelvic facture-related stenosis as well as panurethral strictures were excluded from the study. In this series, 26% of patients experienced stricture recurrence during follow up. Multivariate analysis identified prior urethroplasty and follow up greater than 48 months as risk factors for stricture recurrence. Strictures associated with lichen sclerosus were additionally very close to achieving significance as a risk factor. The exclusion of “panurethral” strictures involving portions of both the penile and bulbar urethra could have unintentionally contributed to the underestimation of stricture length and lichen sclerosus as a risk factor for stricture recurrence. The underlying basis for stricture recurrence after urethroplasty remains poorly understood. This is in part related to a lack of literature on the subject. However, there has been inconsistency regarding which factors are associated with stricture recurrence after urethroplasty, even in studies carrying out multivariate analysis. The factors most often associated with stricture recurrence (in descending order) are prior procedures (urethroplasty or endoscopic), stricture length, smoking and lichen sclerosus.2-4 These risk factors, however, are found in less than half of the studies on the subject. Other occasionally identified factors include diabetes, the use of penile skin grafts, surgical technique (anastomotic urethroplasty), hypospadias, poor oral hygiene and surgeon experience.5, 6 Some of the inconsistency can be explained by the fact that no studies have examined a comprehensive list of all known potential confounding variables, which increases the risk of underestimating or overestimating the association between a given variable and treatment outcome. Additionally, many studies are simply not statistically powered to examine all potential risk factors, and a significant association with more factors might have been found if studies had greater statistical power. Inconsistencies in the literature could also be related to surgeon preference for variations in urethroplasty technique, discrepancies in stricture etiology related to regional patterns and the duration of follow up preferred by the surgeon. Although many surgeons feel that the majority of stricture recurrences occur within 2 years of surgery, this might be an artifact of limited or inconsistent patient follow up. If patients are followed over a longer time-period, it is likely that more recurrences will be detected. It makes intuitive sense that stricture recurrence can occur at any time-point after urethroplasty. This study by Han et al. further emphasizes this logic. Patients at increased risk for stricture recurrence after urethroplasty should be counseled accordingly and every effort should be made to achieve regular follow up for these patients. None declared.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0210,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,014

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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