Complications, Re-Intervention Rates, and Natural History of Residual Stone Fragments After Percutaneous Nephrolithotomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The management of residual fragments (RFs) that persist after percutaneous nephrolithotomy (PCNL) has been poorly studied. Fragments have the potential to grow or cause symptoms. The aim of this study was to follow patients with fragments after PCNL to identify predictors of stone-related events (re-interventions and complications) after PCNL. PATIENTS AND METHODS: Data were retrospectively collected from patients who underwent surgery from 2008 to 2013 at our hospital. Patients with fragments of any size on postoperative day 1 computed tomography of the kidney, ureter, and bladder radiograph (CT-KUB) were included, and patients with planned secondary interventions were excluded. Subgroup analysis was performed on subjects with CT-plain X-ray to determine fragment growth or passage. RESULTS: Of the 658 patients who received a postoperative CT-KUB on day 1, 299 patients (45%) had fragments that were 1 mm or larger. From this, 263 patients met the study criteria and were included. The size of fragments, using a 4 mm cutoff, did not predict the passage of fragments (p = 0.173) or growth (p = 0.572). On multivariable logistic regression analysis, previous history of renal stones and size of fragment were found to be predictive for stone-related events (p = 0.002 and 0.027, respectively). Kaplan-Meier analysis identified patients with fragments >4 mm having a shorter survival time before the occurrence of stone-related events (p = 0.044). CONCLUSIONS: The true stone-free rate was 55% after PCNL. However, 82.5% were stone free or had RFs 4 mm or less, which correlates with previous studies. Larger RFs had higher rates of stone-related events and shorter time to occurrence of stone-related events. The growth and spontaneous passage of RFs was independent of RF size, emphasizing the importance of obtaining a stone-free status after PCNL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».