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Enregistrement W3016744875 · doi:10.1080/2090598x.2020.1749800

Pneumatic vs laser lithotripsy for mid-ureteric stones: Clinical and cost effectiveness results of a prospective trial in a developing country

2020· article· en· W3016744875 sur OpenAlexaff
Hani H. Nour, Ahmed I. Kamel, Hazem Elmansy, Mohamed Badawy, Waleed Shabana, Ayman Abdelwahab, A. El-Baz, Tarek Eleithy, Mamdouh M. Rushdy

Notice bibliographique

RevueArab Journal of Urology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensThunder Bay Regional Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLaser lithotripsyLithotripsySurgeryUreteroscopyUrologyUreter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare the management of large ureteric stones (>10 mm) with ureterorenoscopy (URS) and laser or pneumatic lithotripsy, and their associated costs. PATIENTS AND METHODS: Our prospective study followed the tenets of the Declaration of Helsinki and included 101 patients with large mid-ureteric stones eligible for URS and lithotripsy, and was conducted between January 2018 and August 2019. Patients were randomly divided into two groups: Group 1 had laser lithotripsy, while the Group 2 had lithotripsy using a pneumatic energy source. RESULTS: = 0.742). The use of pneumatic lithotripsy had lower treatment costs. The number of auxiliary procedures required to reach a stone-free status was statistically equivalent in both groups. CONCLUSION: The type of lithotripsy did not affect the SFR or complications. However, laser lithotripsy was much more expensive than pneumatic lithotripsy. ABBREVIATIONS: KUB: plain abdominal radiograph of the kidneys, ureters and bladder; SFR: stone-free rate; SWL: shockwave lithotripsy; URS: Ureterorenoscopy; US: ultrasonography.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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