Endoscopic Combined Intrarenal Surgery: best practices and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Endoscopic Combined Intrarenal Surgery (ECIRS) has emerged as a promising technique for the management of large and complex kidney stones, potentially offering advantages over traditional Percutaneous Nephrolithotomy (PCNL). This study aims to evaluate best practices, outcomes, and future perspectives associated with ECIRS. MATERIALS AND METHODS: A comprehensive PubMed search was conducted from 2008 to 2024, using MESH terms and the following key words: "ECIRS" and "Endoscopic Combined Intrarenal Surgery" The search yielded 157 articles, including retrospective cohort studies, two randomized controlled trials (RCTs), and four meta-analyses comparing ECIRS with PCNL. Most important findings were summarized regarding indications, patient positioning, kidney access, tract size, surgical outcomes, and complications. RESULTS: ECIRS demonstrated higher stone-free rate, lower complication rate, and a reduced need for multiple procedures compared to traditional PCNL. Additionally, ECIRS has the potential to integrate new technologies to further enhance outcomes. CONCLUSION: ECIRS demonstrates significant advantages in the management of large kidney stones. Future research should focus on well-designed RCTs to provide robust evidence of its efficacy, safety, and cost-effectiveness, potentially establishing ECIRS as the first option treatment for complex kidney stones.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».