Alpha-Blocker Prescribing Trends for Ureteral Stones: A Single-Centre Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Recommendations for alpha-blockers have shifted in the conservative management of ureteral stones. It is unknown whether real-life practices regarding alpha-blocker prescriptions reflect updates in evidence. This study aimed to characterise alpha-blocker prescriptions for conservatively managed ureteral stones and relate this to recent literature. Methods: This was a retrospective audit, 01/01/2014 to 01/01/2019, of emergency acute renal colic presentations. Patients were included if they had a confirmed ureteral stone and were conservatively managed. The rates of alpha-blocker prescriptions were analysed using interrupted time-series analyses. May 2015 was selected as the cut-point to analyse before and after trend lines. Results were stratified by stone size and location. Tamsulosin and prazosin prescriptions were also compared. Results: This study included 2163 presentations: 70.4% were stones ≤5 mm and 61.4% were proximal stones. Altogether, 24.7% of presentations were prescribed alpha-blockers. There was a fall in alpha-blocker prescription rates from before to after May 2015, regardless of stone size or location (p < 0.001). Since May 2015, however, there was a monthly rate increase of 0.5% for patients with stones >5mm. Conclusion: This study demonstrated a significant shift in rates of alpha-blocker prescriptions, possibly related to the influence of updates in available high-quality evidence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».