Review of IPSS Questionnaire in Postoperative Transurethral Resection of Prostate (TURP) for Streamlining Follow-up Protocols
Notice bibliographique
Résumé
Objective Clarify the role of IPSS questionnaire for post TURP operation patients, to assess and streamline best follow-up protocols Materials and Methods We identified 87 consecutive patients over 6 months undergoing standardized bipolar TURP. We retro-spectively reviewed patients at 3 months in follow-up clinic, where we performed tests including Qmax, Post-void residual (PVR) and IPSS (International Prostate Symptom Score). We identified patients who were discharged or underwent a change in standard management at this point, and used ROC (Receiver Operating Curve) curve analysis to identify the tools which showed the best ability to predict this decision. Results ROC curve analysis suggested Qmax (AUC: 0.7751) and IPSS (AUC 0.8571) were the best tools to predict a change in management. Given the IPSS tool is a questionnaire, thus holding most promise to streamline protocols, we applied Youden-J test to show IPSS=8 cut-off was best to identify management changes. Conclusion The IPSS tool is able to predict a need for change in management in post TURP patients at 3 months. This will allow a simple triage system to provide an efficient and effective decision-making process for discharge without the need for clinic attendance.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».