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Enregistrement W2997226718 · doi:10.22374/jeleu.v3i1.75

A Comparative Study Between Holmium Laser, Pneumatic Lithotripsy and Shock Pulse in Terms of Efficacy and Safety in Percutaneous Nephrolithotomy (PCNL): A Prospective Randomized Study

2020· article· en· W2997226718 sur OpenAlexvenueno aff
T. P. Rajeev, Sarbartha Kumar Pratihar, Debanga Sarma, Saumar Jyoti Baruah, Sasanka Kumar Barua, Puskal Kumar Bagchi, Mandeep Phukan

Notice bibliographique

RevueJournal of Endoluminal Endourology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercutaneous nephrolithotomyMedicineLithotripsyShock wave lithotripsyPercutaneousSurgeryProspective cohort studyKidney stonesGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives Percutaneous nephrolithotomy (PCNL) occupies an essential place in the treatment of upper urinary tract calculi. PCNL also accomplishes higher stone-free rates and requires fewer auxiliary procedures than shock wave lithotripsy (SWL) and ureterorenoscopy (URS) for renal stones between 1–2 cm. There are different intracorporeal lithotripter devices available. This study aims to compare the efficacy and safety of holmium laser, pneumatic lithotripsy and Shock Pulse in PCNL. Materials and Methods A prospective randomized study was performed in Gauhati Medical College & Hospital, Guwahati, Assam, India, between October 2016 to November 2018. Patients of renal calculi and upper ureteric calculi less than or equal to 2.5cms and functioning kidney on the ipsilateral side were included. 300 patients were randomized according to a random number generator. In the holmium laser, pneumatic and Shock Pulse groups’ number of patients was 96, 102, 102 respectively. Stone disintegration time (SDT), stone-free rate, failure rate, success rate, irrigant used, mean hematocrit drop were evaluated. Statistical analysis was done to compare and predict any significant difference. Results Patients were divided into groups depending on the lithotripter used: group A (n=96), group B (n=102), group C (n=102) were holmium laser, pneumatic lithotripsy, and Shock Pulse respectively. No significant difference in stone location (p=0.785),Hounsfield unit (p=0.115),complication rates between the groups. Stone free rate in laser, pneumatic lithotripter, and Shock Pulse were 81.25%, 67.65%, 82.35% (highest in Shock Pulse and lowest in the Pneumatic group) and failure rate were 6.25%, 14.7%, 5.89% respectively. A significant difference was found in terms of stone-free, success rate, clinically insignificant residual fragments(CIRF)and failure rates between the groups(p<0.001). Irrigant requirement (litre/mm3) between the groups is statistically significant (p<0.001) with the highest in Shock Pulse and lowest in the Pneumatic group. Mean hematocrit drop: 4.19%, 4.20%, 5.46% in Laser, Pneumatic and Shock Pulse respectively. No significant difference between Laser and Pneumatic group (p=0.907), but in Shock Pulse group it is significantly higher. (p< 0.001) Conclusion Efficacy of energy sources used in PCNL for stone fragmentation vary in terms of stone clearance, failure rates, SDT, irrigant requirement and mean hematocrit drop. In our study, we found stone clearance signifi-cantly higher in Shock Pulse than Pneumatic and Laser groups. Stone fragmentation volume per unit time highest in Shock Pulse and lowest in Laser. Irrigant requirement highest in Shock Pulse group and compa-rable between Laser and Pneumatic group. The higher irrigant requirement in the Shock Pulse group may be the cause for higher hematocrit drop in this group. Complications between the groups are comparable.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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