Ten-Year Sepsis Rates Comparing Extracorporeal Shock Wave Lithotripsy and Ureterorenoscopic Laser Lithotripsy in an Australian Population
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesTo compare the rate and predictors of septic complications after shock wave lithotripsy (SWL) and flexible ureteroscopy and laser lithotripsy (FURS) in an Australian population.MethodsHospital admission data were extracted from the Victorian Admitted Episodes Dataset (VAED) regarding all elective admissions for SWL and FURS for treatment of intrarenal stones from 2009 to 2018, inclusive. Sepsis was defined by the ICD-10 diagnostic code, A41.ResultsThere were 13 154 inpatient episodes analysed, comprising SWL (6033) and ureterorenoscopic laser lithotripsy (7121). Males made up 67.43% of SWL patients and 63.34% of FURS patients. Median age was 57 years in both groups. Median American Society of Anesthesiologists physical status classification grade (ASA grade) was 2 for both groups, but proportionally more FURS patients were ASA grade 3 to 4 (P < 0.001). Postoperative sepsis was more common in the FURS group (1.43% vs. 0.03%), as was intensive care unit admission (1.00% vs. 0.10%). Average length of stay was longer for FURS (1.43 days vs. 1.06 days). There were 4 inpatient deaths, all from the FURS group. FURS procedure, female sex, and a higher ASA grade were each independent predictors of sepsis.ConclusionsFURS may have a significantly higher relative risk of postoperative sepsis than SWL in high-risk patients as determined in this study. While overall risk is low, higher comorbidity (ASA grade 3 or 4) and female sex were independent predictors of sepsis. For these patients in particular, and when clinically appropriate, SWL may be considered as a potentially safer alternative to FURS.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».