Anesthetic options for Rezūm water vapour therapy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There has been a rapid expansion of the armamentarium for managing benign prostatic hyperplasia (BPH). Due to the invasiveness and complication risks of traditional surgical management, minimally invasive procedures have emerged. Rezūm water vapor therapy is a safe, effective alternative. Given the minimally invasive nature, there is interest in administering conscious sedation over general anesthesia to decrease procedural times and costs and increase accessibility by completing procedures in an office-based setting. We sought to assess and describe patient-reported tolerability for Rezūm completed under oral and deep intravenous sedation. METHODS: Patients who underwent Rezūm between April and November of 2022 under conscious sedation with oral sedation and local anesthesia (OSLA) or deep intravenous sedation (DIS) were enrolled. Baseline information was collected, and followup interviews were conducted where patient tolerability scores, future anesthetic preferences, and complication data was prospectively obtained. RESULTS: Fourteen patients were enrolled in each group. The OSLA and DIS cohorts had a median tolerability score of 8 (interquartile range [IQR] 3.5) and 9 (IQR 1.75), respectively, indicating highly tolerable experiences. There was no significant difference between groups (p=0.13). On followup, 85.7% of patients in the OSLA and 100% in DIS groups expressed their future preference for conscious sedation over general anesthetic, with no significant difference between the two groups (p=0.46). CONCLUSIONS: Our study demonstrates OSLA and DIS are both viable conscious sedation methods for Rezūm, with patients reporting high tolerability to the procedure regardless of sedation choice. Almost all patients receiving conscious sedation would choose to undergo Rezūm using conscious sedation again and had minimal complications.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».