Postoperative Non-Surgical Interventions to Improve Urinary Continence After Robot-Assisted Radical Prostatectomy: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background The occurrence of postoperative urinary incontinence (UI) remains a problem for patients undergoing robot-assisted radical prostatectomy (RARP). Non-surgical interventions (NSI) in addition to intraoperative techniques and patient behavioral changes have been proposed to improve urinary continence (UC) recovery after RARP. However, to date, the real clinical impact of postoperative NSI remains not well characterized. Materials and Methods We performed a Systematic Review in April 2021, using Allied and Complementary Medicine (AMED), Embase, and MEDLINE according to the PRISMA recommendations and using the Population, Intervention, Comparator and Outcome (PICO) criteria. Primary outcome of interest was the impact of NSI on UC recovery rate and time to achieve UC after RARP. Secondary outcomes of interest were the assessment of patient adherence to NSI, risk factors associated with UI, and correlation between postoperative NSI and sexual activity recovery. Results A total of 2758 articles were screened, and 8 full texts including 1146 patients were identified (3 randomized controlled trials, 3 prospective single-arm trials, and 2 retrospective series). Postoperative NSI of interest included pelvic floor muscle training (PFMT) (n = 6 studies) and administration of oral medications (solifenacin) (n = 2 studies). PFMT appeared to increase UC rates and to accelerate time to achieve UC in the early postoperative period. Similarly, solifenacin provided higher rates of UC recovery and contributed to a certain degree of symptomatic relief. There was a great variability regarding NSI features and data reporting among studies. Major limitations were the small sample sizes and the short follow-up. Conclusion Postoperative NSI to manage UI after RARP include PFMT and solifenacin administration. Both seem to modestly improve early UC recovery. Nonetheless, evidence supporting their routinely use is still weak and lacks appropriate follow-up to evaluate possible benefits on long-term UC recovery.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».