Transfusion rates after 800 Aquablation procedures using various haemostasis methods
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if athermal methods are as effective in preventing blood transfusions as the use of cautery across various prostate volumes following prostate tissue resection for benign prostatic hyperplasia using Aquablation. PATIENTS AND METHODS: The current commercial AQUABEAM robot that performs Aquablation therapy was first used in 2014. Since then numerous clinical studies have been conducted in various countries; Australia, Canada, Germany, India, Lebanon, Spain, New Zealand, United Kingdom, and the United States. All of the clinical trial data since 2014 were pooled with the early commercial procedures from France, Germany, and Spain to determine the effectiveness of haemostatic techniques in reducing the transfusion rate in patients after Aquablation. RESULTS: In all, 801 patients were treated with Aquablation therapy from 2014 to early 2019. The mean (SD, range) prostate volume was 67 (33, 20-280) mL and 31 (3.9%) transfusions were reported. The largest contributing factor to transfusion risk was prostate size and method of traction. There was an increasing risk of transfusions in larger prostates when robust traction using a catheter-tensioning device (CTD) without cautery was used, ranging from 0.8% to 7.8% in prostates ranging from 20 to 280 mL. However, when standard traction (taping the catheter to the leg, gauze knot synched up to the meatus, or no traction at all) was used and where the surgeon performed bladder neck cautery only when necessary, the risk of transfusion was 1.4-2.5% in prostates ranging from 20 to 280 mL. CONCLUSIONS: While the athermal subgroup with robust traction with a CTD had comparable transfusion rates for smaller prostates, the risk increased significantly as prostate volume increased. With standard traction methods and selective bladder neck cautery, the risk of transfusion was reduced to 1.9% across all prostate sizes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».