Impact of Age on Long-Term Urinary Continence after Robotic-Assisted Radical Prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
Aim and Objectives: We aimed to test the impact of age on long-term urinary continence (≥12 months) in patients undergoing robotic-assisted radical prostatectomy. Methods and Materials: We relied on an institutional tertiary-care database to identify the patients who underwent robotic-assisted radical prostatectomy between January 2014 and January 2021. Patients were divided into three age groups: age group one (≤60 years), age group two (61–69 years) and age group three (≥70 years). Multivariable logistic regression models tested the differences between the age groups in the analyses addressing long-term urinary continence after robotic-assisted radical prostatectomy. Results: Of the 201 prostate cancer patients treated with robotic-assisted radical prostatectomy, 49 (24%) were assigned to age group one (≤60 years), 93 (46%) to age group two (61–69 years) and 59 (29%) to age group three (≥70 years). The three age groups differed according to long-term urinary continence: 90% vs. 84% vs. 69% for, respectively, age group one vs. two vs. three (p = 0.018). In the multivariable logistic regression, age group one (Odds Ratio (OR) 4.73, 95% CI 1.44–18.65, p = 0.015) and 2 (OR 2.94; 95% CI 1.23–7.29; p = 0.017) were independent predictors for urinary continence, compared to age group three. Conclusion: Younger age, especially ≤60 years, was associated with better urinary continence after robotic-assisted radical prostatectomy. This observation is important at the point of patient education and should be discussed in informed consent.
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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 ».