Kidney stone disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite kidney stone disease (KSD) guidelines, high-quality evidence for KSD management in Canada is lacking. We aimed to assess Canadian urologists' practice patterns, preferences, and barriers in managing KSD. METHODS: A cross-sectional survey was distributed to Canadian urologists via the Canadian Urological Association (CUA), Quebec Urological Association (QUA), and Canadian Endourology Group (CEG), as well as directly to urology departments nationwide. Descriptive statistics were used to analyze the results. RESULTS: Of 93 respondents, 47% were from academic centers, 43% from community hospitals, and 10% from mixed/private settings. Most performed over 75 ureteroscopies and fewer than 25 percutaneous nephrolithotomies (PCNLs) annually (67% and 58%, respectively). Holmium:YAG (Ho:YAG) lasers were available in 85% of hospitals, thulium fiber laser (TFL) in 70%, and Ho:YAG with Moses effect lasers in 28%. Preferred surgical devices included the TFL (74.5%), followed by the Ho:YAG laser (24.2%) and Ho:YAG with Moses effect laser (21.7%). Endourology fellowship-trained urologists (53%) were more likely to perform their own PCNL access (90% vs. 23%, p<0.001), metabolic workup (73% vs. 48%, p=0.02), and felt more comfortable prescribing prophylactic and medical treatment for KSD (86% vs. 50%, p<0.01) compared to non-endourology fellowship-trained colleagues. Metabolic workup was delegated to nephrologists or specialized clinics by 38%, mainly due to lack of time (25%) and expertise (25%). Additionally, 71% lacked access to multidisciplinary KSD clinics, with 76% believing such clinics would be beneficial. CONCLUSIONS: The study highlights variability in KSD management practices and barriers. Addressing these issues could improve KSD care in Canada and inform future guidelines.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,011 |
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 ».