LUTS in Older Adults: Definitions, Comorbidity Impact, Patient Priorities, and Treatment Strategies for Managing Daytime and/or Nighttime Symptoms ‐ ICI‐RS 2024
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lower urinary tract symptoms (LUTS) are prevalent among older adults, a population that faces multiple medical challenges, with frailty being a major concern. Despite the high prevalence of LUTS, current treatment strategies for older adults are often inadequate. This paper aims to address these issues by defining daytime and/or nighttime LUTS and examining the impact of comorbid conditions on these symptoms. We will identify the priorities of older patients regarding LUTS management and propose treatment strategies to improve outcomes in this vulnerable population. METHODS: This review is based on discussions at the ICI-RS 2024 meeting in Bristol, UK, alongside an extensive literature review examining LUTS in older adults. The review explores distinctions between daytime and nighttime symptoms, the impact of frailty, patient priorities, treatment strategies and the role of comorbidities. RESULTS: LUTS in older adults present a complex and multifaceted challenge, with notable differences between daytime and nighttime manifestations, which may coexist. Clear definitions are needed. There is a lack of evidence that treating associated comorbidities will improve LUTS or urinary incontinence. Personalized care approaches, integrated into broader geriatric health strategies, are essential for addressing these symptoms. An ideal treatment strategy is proposed, focusing on daytime, nighttime or combined day- and nighttime LUTS. Further research is needed to refine treatment pathways and optimize outcomes for this population. CONCLUSIONS: A comprehensive, individualized approach is necessary to address LUTS in older adults. Future research should focus on refining diagnostic definitions, exploring the interplay between comorbidities and LUTS, and developing patient-centered treatment strategies that account for both daytime and nighttime (or combined) symptoms.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».