Penile Modeling in Peyronie's Disease: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Penile modeling to correct the penile curvature in Peyronie's disease (PD) may be achieved manually (intra-operatively or post-injection) or by using assisted devices (penile traction, vacuum device, or penile prosthesis). OBJECTIVES: To evaluate the efficacy, safety, and satisfaction associated with penile modeling in patients with PD. METHODS: A PROSPERO registered (CRD42021241729) systematic search in MEDLINE and Cochrane Library was done following PRISMA. PICO: Studies were deemed eligible if they assessed patients with PD (P) undergoing modeling procedures (I) with or without a comparative group(C) evaluating the efficacy, safety, or patient satisfaction (O). Retrospective and prospective primary studies were included. The primary outcome measure is the change in penile curvature after modeling. The secondary outcome measures are the change in stretched penile length, adverse events, and patient satisfaction after modeling. RESULTS: A total of 23 studies, involving 1,238 patients were included. Most studies (13, 56.5%) evaluated penile traction therapy. The studies were of low and intermediate quality (mean Newcastle-Ottawa Scale score of 5.7 and mean Jadad score of 3.3) with a mean level of evidence of 3.4. The mean penile curvature at baseline was between 31 and 80.8 degrees. Nine (39.1%) studies found a significant improvement (P < .05) of penile curvature after penile modeling, ranging between 11.7, and 37.2 degrees. An increase in mean stretched penile length was reported in 7 (30.4%) articles, varying between 0.4, and 1.8 cm. Serious complications such as penile prosthesis malfunctions (3.3-11.1%) and urethral injuries (2.9%) were only reported for intra-operative manual modeling. CONCLUSION: Although individual studies have noted improvement in penile curvature and stretched penile length, specific recommendations regarding penile modeling in PD cannot be provided due to limited evidence available. Further RCTs with adequate sample size, validated assessment tools, and longer follow-up are needed. Krishnappa P, Manfredi C, Sinha M et al. Penile Modeling in Peyronie's Disease: A Systematic Review of the Literature. Sex Med Rev 2022;10:427-443.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».