Evaluation of Patient Treatment Preferences for 15 to 20 mm Kidney Stones: A Conjoint Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective: Ureteroscopy (URS) and percutaneous nephrolithotomy (PCNL) are standard treatments for intermediate-size (15–20 mm) kidney stones but differ in their postoperative recovery, stone-free rates, and complication risks. We aimed to evaluate what affects patient treatment preferences. Methods: Patients with urinary stone disease completed a choice-based conjoint analysis exercise assessing four treatment attributes associated with URS and PCNL. A sensitivity analysis using a market simulator was performed, and the relative importance of each attribute was calculated. Differences in treatment preferences by demographic subgroup were assessed. Results: A total of 58 patients completed the conjoint analysis exercise. Stone-free rate was the most important treatment attribute, while the length of hospital stay and cosmesis were less important. Overall, sensitivity analysis based on market simulation scenarios predicted an almost equal preference for URS (52.4%) compared with PCNL (47.6%) for treatment of an intermediate-size stone. Older patients (>65 years old) expressed their stronger preferences for lower infection rates and shorter hospital stays, and were more likely to prefer URS (67.2%, 95% confidence interval [CI]: 52% to 82.5%) compared with younger patients (20–34 years old) (20.3%, 95% CI: 0% to 41.5%) who preferred higher procedure success rates and fewer repeat procedures. Conclusion: Conjoint analysis predicts nearly equal patient preference for URS or PCNL for the treatment of intermediate-size kidney stones. Older patients prefer the lower urinary tract infection risk and shorter hospital stay associated with URS, while younger patients prefer higher stone-free rates associated with PCNL. These results can help guide urologists in counseling patients and improve the shared decision-making process.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».