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Enregistrement W4200385784 · doi:10.22037/uj.v18i.6773

Suctioning Versus Traditional Access Sheath in Mini-Percutaneous Nephrolithotomy: A Systematic Review and Meta-analysis.

2021· review· en· W4200385784 sur OpenAlexaboutno aff
Di Chen, Changsheng Chen, Yurun Xie, Zhihua Luo, Gang Liu

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous nephrolithotomyMeta-analysisRandomized controlled trialMEDLINESubgroup analysisSystematic reviewSurgeryRelative riskPercutaneousInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The suctioning access sheath (SAS) is a novel access sheath connected to a negative pressure suction device and absorbs fragments. Some comparative studies have reported SAS with a higher stone-free rate and lower operative time. However, no higher-level evidence was published to support SAS. Hence, this systematic review and meta-analysis aimed to assess the clinical safety and efficacy of SAS versus traditional access sheath (TAS) for the treatment of renal stones in mini-percutaneous nephrolithotomy (MPCNL). MATERIALS AND METHODS: A systematic review of the literature was conducted using Pubmed, Embase(Ovid), Medline(EBSCO), Cochrane central register of controlled trials, and Sinomed to search comparative studies as recent as December 2020 that assessed the safety and effectiveness of SAS in PCNL. The quality of retrospective case-control studies (RCCs) and randomized controlled trials (RCTs) were evaluated by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and the Cochrane risk of bias tool, respectively. The Oxford center set up evidence-based medicine was used to assess the level of evidence (LE). Statistical analyses were performed by the comprehensive meta-analysis program. RESULTS: Seven studies, with a total of 1655 patients, were included. Compared with the TAS group, the SAS group had a shorter operative time (MD= -17.30; 95%CI:-23.09,-11.51; P<.00001), higher stone-free rate (OR=2.37;95%CI:1.56,3.61;P<.0001), fewer total complication rate (OR=0.50;95%CI:0.35,0.70;P<.0001), lower auxiliary procedures rate (OR=0.48;95%CI:0.36,0.64; P<.00001), and lower postoperative fever rate (OR=0.46;95%CI:0.34,0.62;P<.00001). CONCLUSION: The SAS can significantly improve MPCNL in the stone-free rate, operative time, and total complication rate, especially for auxiliary procedures and postoperative fever rates.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,039
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,111 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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