031 Atypical Peyronies – A Common Clinical Population That Remains Unrecognized
Notice bibliographique
Résumé
Peyronie's disease is a disorder of the tunica albuginea responsible for penile curvature, erectile dysfunction, pain, and impacts quality of life. Duplex ultrasonography is an adjunctive tool used in the work-up of Peyronie's disease able to measure vascular flow, cavernous smooth muscle content, calcification and/or plaque formation. While patients commonly manifest with palpable penile plaques in association with their curvature complaints, others are found to have occult septal abnormalities or punctate scarring. Our study aimed to characterize and further understand these patients and determine the clinical relevance of these ultrasound findings. Data from all men undergoing duplex ultrasonography at London Health Sciences Center for Peyronie's disease and/or erectile dysfunction over a three-year period were retrospectively reviewed. All patients were included who had first time ultrasound and complete available data. A total of 722 patients underwent evaluation with duplex ultrasound and composed our study cohort. Septal abnormalities were demonstrated in 217 (30%) patients, and punctate scarring in 197 (27%), with 72 (33%) and 148 (75%), respectively, having a normal physical exam. Predictive factors for septal abnormalities on multivariate analysis included history of trauma (OR 1.90, p = 0.04) and advanced age (OR 1.02, p = 0.01). Patients with septal scarring were more likely to have dorsal curvature (OR 3.81, p < 0.01). First-line treatment options for septal abnormalities associated with length loss, erectile dysfunction or curvature were intra-lesional verapamil (OR 2.53, p < 0.01) and PDE-5 inhibitors (OR 2.32, p < 0.01), with second line surgical reconstructive with plaque incision/excision (OR 2.96, p < 0.01). Punctate scars had conservative treatment as their preferred first-line treatment, with salvage therapy using penile prosthesis insertion for treatment refractory cases (OR 3.42 p<0.01).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».