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Enregistrement W4405296761 · doi:10.5489/cuaj.8955

Kidney stone disease

2025· article· en· W4405296761 sur OpenAlexaffvenueabout
Anis Assad, MAHMOUD F. H. MOUSTAFA, Brendan L. Raizenne, Michael Kogon, Jason Y. Lee, Michael Ordon, Sero Andonian, Andrea Lantz Powers, Jennifer Bjazevic, Shubha De, Ben H. Chew, Naeem Bhojani

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern UniversityDalhousie UniversityUniversity of TorontoMcGill University Health CentreUniversity of AlbertaUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney stone diseaseMedicineDiseaseKidney stonesPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,011

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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