What developments are needed to achieve less‐invasive urodynamics? ICI‐RS 2019
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess the state of technologies for urodynamics that are less invasive than standard cystometry and pressure-flow studies and to suggest areas needing research to improve this. METHODS: A summary of a Think Tank debate held at the 2019 meeting of the International Consultation on Incontinence Research Society is provided, with subsequent analysis by the authors. Less-invasive techniques were summarized, classified by method, and possible developments considered. Discussions and recommendations were summarized by the co-chairs and edited into the form of this paper by all authors. RESULTS: There is a full spectrum of technologies available for less-invasive assessment, ranging from simple uroflowmetry through imaging techniques to emerging complex technologies. Less-invasive diagnostics will not necessarily need to replace diagnosis by, or even provide the same level of diagnostic accuracy as, invasive urodynamics. Rather than aiming for a technique that is merely less invasive, the priority is to develop methods that are either as accurate as current invasive methods, or spare patients from the necessity of invasive methods by improving early triaging. CONCLUSIONS: Technologies offering less-invasive urodynamic measurement of specific elements of function can be potentially beneficial. Less-invasive techniques may sometimes be useful as an adjunct to invasive urodynamics. The potential for current less-invasive tests to completely replace invasive urodynamic testing is considered, however, to be low. Less-invasive techniques must, therefore, be tested as screening/triaging tools, with the aim to spare some patients from invasive urodynamics early in the treatment pathway.
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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 | 0,019 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,021 |
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 ».