Preliminary Outcome Comparison of Flexible Uretero-Renoscopic Lasertripsy Versus PCNL in the Treatment of Staghorn Calculi
Notice bibliographique
Résumé
Percutaneous nephrolithotomy (PCNL) is a well-established treatment for staghorn stones. Given the im-provement in technology and techniques of flexible ureterorenoscopic lasertripsy (FURS), we retrospectively compared its treatment outcome against PCNL for staghorn stones at our institution. Materials and Methods All patients with partial and complete staghorn stones treated by FURS or PCNL between December 2014 and December 2017 were included. Outcome measures included the duration of the procedure, length of stay, retreatment rate, auxiliary rate, complications, and clinical success rates (stone or dust-free status). Results Out of 22 staghorns, 10 (1 complete, 9 partial) had FURS and 12 (2 complete and 10 partial) had PCNL. Comparatively, the FURS group were older (mean 70.1 vs. 57.1 years, U-test p<0.001) with higher mean ASA scores (mean 2.3 vs. 1.5, U-test, p=0.04), with a similar body-mass index (mean 29.1 vs. 27.3), maximum stone size (29.7 vs. 34.6mm) and Hounsfield unit (836 vs. 891HU). FURS was quicker to clinical success (102.4min vs. 159.5min, U-test p<0.001) and had shorter hospital stay (1.1d vs. 3.5d, U-test p<0.001). Higher primary procedure success [80% vs. 36%, 95% CI = (-3.0%, 74.5%)], higher overall success [90% vs. 73%, 95% CI = (-22%, 51%)], similar retreatment rate (10%), and higher auxiliary treatment rate (100% vs. 18%) were observed. 1 patient from FURS had a small intrapa-renchymal aspect of staghorn inaccessible to a laser. There were no complications in the FURS group. In the PCNL group, one developed a pseudoaneurysm requiring embolization, and 1 had failed PCNL access (excluded from the statistical calculation). Conclusion Our preliminary data suggest that FURS is efficacious and safe for staghorn stones treatment, and comparable to PCNL. In this context, we highlight FURS potential role as first-line management of staghorn stones.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».