Development and Validation of the Length, Segment, and Etiology Anterior Urethral Stricture Disease Staging System Using Longitudinal Urethroplasty Outcomes Data From the Trauma and Urologic Reconstructive Network of Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to create and validate an anterior urethral stricture disease (aUSD) staging system based on the previously validated Length (L), Urethral Segment (S), and Etiology (E; LSE) classification system. MATERIALS AND METHODS: The Trauma and Urologic Reconstructive Network of Surgeons (TURNS) prospective database was used to create and validate the staging system. A novel Urethroplasty Triad Score was created to aid in ranking the stagings into stricture severity based on (1) functional outcomes, (2) location of urethral meatus (eg, orthotopic, perineal), and (3) number of surgeries required for repair. Staging was secondarily validated in a non-TURNS dataset and then compared with 2 previously described aUSD severity scores-the U-score and the LSE score. RESULTS: Five aUSD stages, with 10 total substages, were ultimately created: stage I-short bulbar, stage II-long bulbar, stage III-penile/fossa of favorable etiology, stage IV-penile/fossa of adverse pathology, and stage V-pan-urethral (3-segment). Mean Urethroplasty Triad Score decreased (increasing severity) with each substage, with the linear trend being validated in both the separate validation cohort and within the individual TURNS. LSE staging was superior to the LSE score and U-score in predicting the need for multiple stages or a nonorthotopic meatus and was similar in predicting surgical outcomes. CONCLUSIONS: Each stage and substage of this novel LSE staging system was shown to provide unique information on stricture characteristics, repairs, and surgical outcomes. The LSE staging system will improve communication of stricture complexity/severity with our patients and organize aUSD for multi-institutional outcomes studies and clinical trial recruitment purposes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».