Implementing HoLEP in an Academic Department With Multiple Surgeons in Training: Mentoring Is the Key for Success
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveHolmium laser enucleation of the prostate (HoLEP) has been recommended for the surgical management of benign prostatic hyperplasia (BPH) in most of the international guidelines, regardless of prostatic volume. The main advantages reported by randomized clinical studies are reduced perioperative bleeding, catheterization time, and length of hospital stay, but this technique is also described as difficult to master with a steep learning curve. The objective of this study was to describe the clinical outcomes of HoLEP in the real-life setting of an academic department with multiple operators with no previous experience.MethodsA retrospective observational study was conducted including all consecutive cases performed in our department from April 2012 to October 2020. Over the study period, 31 different operators were involved. In April 2012, 2 surgeons were trained by an experienced urologist. The 29 others learned the technique progressively with the help of the first 2 surgeons (surgical mentoring).ResultsA total of 1259 patients were included. Preoperatively, the mean prostate volume and Qmax were 82.3 g and 9.4 mL/s, respectively. The mean operative time was 79.7 min. The intraoperative complication rate was 5.6% (n = 71), with the need for conversion being 0.6%. Postoperatively, the complication rate was 18.6% (n = 234). Surgeon’s experience reduced the perioperative complication rates (P = 0.01), operative time (P < 0.001), and length of hospital stay (P < 0.001), but the difference in blood transfusion rate was statistically non-significant (P = 0.3).ConclusionsMost of the 31 urologists in training were able to master HoLEP progressively, with good functional outcomes and acceptable complication rates. Supervision by trained urologists was critical for the safe dissemination of the technique in our department.
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 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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».