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Enregistrement W2989180992 · doi:10.21037/tau.2019.09.36

Non-conventional therapies for Peyronie’s disease: what is the evidence for efficacy?

2020· article· en· W2989180992 sur OpenAlexaff
Ishan Aditya, Jethro C.C. Kwong, Yonah Krakowsky, Ethan D. Grober

Notice bibliographique

RevueTranslational Andrology and Urology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensMount Sinai HospitalWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeyronie's diseaseExtracorporeal shockwave therapyPlatelet-rich plasmaIntensive care medicineNarrative reviewErectile functionDiseaseErectile dysfunctionMEDLINEExtracorporeal shock wave therapySurgeryInternal medicinePlatelet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, there has been a surge in non-conventional therapies for Peyronie's disease (PD). With increasing interest in these novel therapies, we conducted a narrative review to explore the efficacy and safety of these treatments to provide clarity for patients and providers. METHODS: A literature search was conducted to find studies describing non-conventional treatments of PD. These treatments were defined as those within the standard of care, including intralesional therapies and surgical options. RESULTS: A total of 14 studies were found. Non-conventional therapies included platelet-rich plasma (PRP), hyaluronic acid (HA), combination therapy of PRP and HA, extracorporeal shockwave therapy (ESWT), stem cell therapy (SCT), mycophenolate mofetil (MMF), and H-100. Most studies were limited to animal models and reported modest improvements in angulation and erectile function. Complication rates and cost of each treatment were infrequently reported. CONCLUSIONS: There is limited evidence supporting non-conventional therapies for PD. As such, they are currently not recommended in clinical guidelines.

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)0,010
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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