Noninvasive Treatment Options for Peyronie’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Evidence for noninvasive management of Peyronie's disease contains many options with varying levels of evidence for each. Many first-line treatments recommended by urologists lack strong evidence for their use. AIM: We summarize the noninvasive (oral medications, topical medications, traction, vacuum erection devices, extracorporeal shock wave therapy, intracavernosal injections and electromotive therapy) treatment options for Peyronie's disease and provide the levels of evidence for each. METHODS: A literature search of PubMed, EMBASE, Cochrane Library, and ClinicalKey databases was conducted, current up to April 2019. MAIN OUTCOME MEASURE: For each treatment modality, we measured level of evidence, change in penile curvature, change in erectile function, the percentage of patients with improved angulation, and pain scores. RESULTS: There is weak evidence to support the use of oral or topical medications. Higher levels of evidence exist for intracavernosal injections and extracorporeal shock wave therapy and may be helpful in certain patient populations. CONCLUSION: The mechanisms behind Peyronie's disease are not fully understood. Penile injections provide the highest quality of evidence for noninvasive treatment. Ory J, MacDonald L, Langille G. Noninvasive Treatment Options for Peyronie's Disease. Sex Med Rev 2020;8:603-614.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».