Comparative efficacy and safety between Micro-Percutaneous Nephrolithotomy (Micro-PCNL) and retrograde intrarenal surgery (RIRS) for the management of 10–20 mm kidney stones in children: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Kidney stone in children is a recurring problem that requires multiple interventions over time. Minimally-invasive approach, such as Extracorporeal Shockwave Lithotripsy (ESWL) is recommended for moderately-sized stones. However, since ESWL is associated with multiple interventions, Micro-Percutaneous Nephrolithotomy (Micro-PCNL) and Retrograde Intrarenal Surgery (RIRS) can also be considered to treat kidney stones in pediatric patients. Both approaches have their respective advantages and disadvantages. In this study, we aimed to compare the efficacy and safety of Micro-PCNL and RIRS in pediatric patients with kidney stones. Methods: This systematic review and meta-analysis adhered to the PRISMA guideline and Cochrane Handbook of intervention. The included studies were obtained from the PubMed and ScienceDirect databases. The protocol of this review has been registered in PROSPERO (CRD42021265894). The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, outcomes were analyzed using STATA®16, and certainty of evidence was evaluated using GRADE. Results: A total of 239 participants were included in this study, divided into the Micro-PCNL (n = 112) and RIRS (n = 127) procedure groups. Statistical analysis revealed a significantly lower requirement of postoperative stenting procedure in Micro-PCNL compared to RIRS (OR 0.09; 95%CI 0.02, 0.47; p < 0.01). However, no significant difference was found in stone-free rate (p = 0.86), operative time (p = 0.09), UTI incidence (p = 0.67), blood transfusion requirement (p = 0.95), and length of stay (p = 0.77). Conclusion: Micro-PCNL is superior to RIRS in managing pediatric kidney stones,10-20 mm in size based on their comparable SFR and fewer requirements of additional stenting procedures.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».