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Enregistrement W3195754054 · doi:10.1159/000518160

Impact of Preoperative Stenting on the Outcome of Flexible Ureterorenoscopy for Upper Urinary Tract Urolithiasis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3195754054 sur OpenAlexaboutno aff
Omar Fahmy, Hadi SHSM, CKS Lee, Mohd Ghani Khairul‐Asri

Notice bibliographique

RevueUrologia Internationalis · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisOdds ratioPerioperativeUrologyStentUreteroscopySurgeryUreterInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to investigate the effect of preoperative stenting (POS) on the perioperative outcomes of flexible ureterorenoscopy (fURS). MATERIALS AND METHODS: A systematic review and meta-analysis was conducted based on the PRISMA statement. From the initially retrieved 609 reports, we excluded the ineligible studies at 2 stages. We only included studies that contained fURS patients with and without POS in the same report. Data of patients who underwent semirigid ureteroscope only were excluded from the analysis. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) system was applied for risk of bias assessment. RESULTS: A total of 20 studies including 5,852 patients were involved. 48.5% of the patients had preoperative stent. Stone-free rate was significantly higher with prestenting; odds ratio (OR) was 1.98 (95% CI: 1.51-2.58) (Z = 5.02; p = 0.00001). It also displayed tendency toward lower complications; OR was 0.74 (95% CI: 0.52-1.05) (Z = 1.67; p = 0.09). POS significantly increased the use of ureteral access sheath; OR was 1.49 (95% CI: 1.05-2.13) (Z = 2.22; p = 0.03). Risk of bias assessment showed 13 and 7 studies with low and moderate risk, respectively. CONCLUSIONS: POS clearly improves the stone-free rates after fURS. It might reduce the complications, especially ureteral injury. These findings might help solve the current debate and can be useful for urologists during patient counselling for a proper decision-making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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