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Enregistrement W4313532104 · doi:10.1016/j.ajur.2022.11.003

Thulium fiber laser lithotripsy: Is it living up to the hype?

2022· review· en· W4313532104 sur OpenAlexaff
John D. Denstedt, Fernanda Berto

Notice bibliographique

RevueAsian journal of urology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLaser lithotripsyLithotripsyThuliumLaserYttrium aluminium garnetHolmiumFiber laserSurgeryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The holmium:yttrium-aluminium-garnet laser (Ho:YAG) has been the gold standard for laser lithotripsy over the last three decades. After demonstrating good in vitro efficacy, the thulium fiber laser (TFL) has been recently released in the market and the initial clinical results are encouraging. This article aims to review the main technology differences between the Ho:YAG laser and the TFL, discuss the initial clinical results with the TFL as well as the optimal settings for TFL lithotripsy. We reviewed the literature focusing on the technological aspects of the Ho:YAG laser and TFL as well as the results of in vitro and in vivo studies comparing both technologies. In vitro studies show a technical superiority of TFL compared to the Ho:YAG laser and encouraging results have been demonstrated in clinical practice. However, as TFL is a new technology, limited studies are currently available, and the optimal settings for lithotripsy are not yet established. TFL has the potential to be an alternative to the Ho:YAG laser, but more reports are still needed to determine the optimal laser for lithotripsy of urinary tract stones when considering all parameters including effectiveness, safety, and costs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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