Prospective randomized trial of 2 versus 12‐weeks of postoperative antibiotics after percutaneous nephrolithotomy in complex patients with infection‐related kidney stones
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Treatment of struvite kidney stones requires complete surgical stone removal combined with antibiotic therapy to eliminate urinary tract infections and preventive measures to reduce stone recurrence. The optimal duration of antibiotic therapy is unknown. We sought to determine if 2- or 12-weeks of antibiotics post percutaneous nephrolithotomy (PNL) for infection stones resulted in better outcomes for stone recurrence and positive urine cultures. MATERIAL AND METHODS: This multi-center, prospective randomized trial evaluated patients with the clinical diagnosis of infection stones. Patients were randomized to 2- or 12-weeks of postoperative oral antibiotics (nitrofurantoin or culture-specific antibiotic) and included if residual fragments were ≤4 mm on computed tomography imaging after PNL. Imaging and urine analyses were performed at 3-, 6-, and 12-months post-procedure. RESULTS: Thirty-eight patients were enrolled and randomized to either 2-weeks (n = 20) or 12-weeks (n = 18) of antibiotic therapy post-PNL. Eleven patients were excluded due to residual fragments >4 mm, and 3 patients were lost to follow-up. The primary outcome was the stone-free rate (SFR) at 6 months post-PNL. At 3-, 6-, and 12-months follow-up, SFRs were 72.7% versus 80.0%, 70.0% versus 57.1%, 80.0% versus 57.1% (p = ns), between 2- and 12-week-groups, respectively. At 3-, 6-, and 12-months follow-up, positive urine cultures were 50.0% versus 37.5%, 50.0% versus 83.3%, and 37.5% versus 100% between 2- and 12-week groups, respectively (p = ns). CONCLUSIONS: For patients with stone removal following PNL, neither 2-weeks nor 12-weeks of postoperative oral antibiotics is superior to prevent stones and recurrent positive urine cultures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».