Does Hounsfield Unit have any significance in predicting intra and postoperative outcomes in retrograde intrarenal surgery using holmium and Thulium fiber laser? A critical analysis of results from the FLEXible ureteroscopy Outcomes Registry (FLEXOR)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective was to evaluate outcomes of retrograde renal surgery for intrarenal stones of any size, number, and position, comparing hard versus soft stones based on their attenuation on computed tomography (Hounsfield Unit-HU). Exclusion criteria; children/adolescents, ureteric stones, renal anomalies, or bilateral surgery. Patients were divided into two groups according to the type of laser employed, i.e. Holmium:YAG (HL) and Thulium fiber laser (TFL). Residual fragments (RF) were defined as > 2 mm. Multivariable logistic regression analysis was performed to evaluate factors associated with RF and RF needing further intervention. 4208 patients from 20 centers were included. 3070 patients were operated on with HL. In HU < 1000 stones, the TFL group had larger stones (11.56 ± 10.38 vs 9.98 ± 6.89 mm,p < 0.001). Multiple and lower pole stones were more prevalent in the HL group. Lasing time was shorter in the TFL group (15.34 ± 12.55 vs 23.32 ± 15.66 minutes,p < 0.001). HL group had a higher incidence of RF (29.1% vs 13.7%,p < 0.001). Age, stone size, and HL were predictors of RF, whereas multiple stones, and HL of RF requiring retreatment. In HU ≥ 1000 stones, stone size was similar between the two groups, whilst multiple and lower pole stones were more prevalent in the HL group. Surgical time was significantly shorter in the HL group (64.48 ± 33.92 vs 79.54 ± 88.56,p < 0.001). Significantly higher incidence of RF was noted in HL (22.7% vs 9.8%,p < 0.001), whilst reintervention rate was significantly higher TFL group (69.6% vs 43.8%,p < 0.001). Age, stone size, and use of HL were predictors of RF, whilst recurrent stone formers, multiple stones, and use of TFL of RF requiring retreatment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».