AQUABEAM robotic system use‐results survey: Aquablation for the treatment of lower urinary tract symptoms due to benign prostatic hyperplasia in the Japanese Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the safety, efficacy, and patient-reported outcomes of Aquablation therapy using the AQUABEAM Robotic System for the treatment of lower urinary tract symptoms (LUTS) due to benign prostatic hyperplasia (BPH) in a Japanese population. METHODS: This post-market use-results survey included 103 Japanese men with BPH who underwent Aquablation across five centers with previously Aquablation naïve physicians. Data were collected at baseline, during the procedure, at discharge, and at 3 and 6 months post-procedure. Key outcomes included International Prostate Symptom Score (IPSS), quality of life (QoL), uroflowmetry parameters, and adverse events. RESULTS: The mean age of patients was 71.1 years, and the average prostate size was 82.3 mL. At 6 months, the mean IPSS significantly improved from 18.1 ± 9.0 to 6.1 ± 5.0 (p < 0.0001), and QoL scores improved from 4.9 ± 1.3 to 1.8 ± 1.3 (p < 0.0001). Uroflowmetry showed a significant increase in Qmax from 8.3 ± 4.4 to 15.5 ± 7.8 mL/s (p < 0.0001) and a decrease in post-void residual volume (PVR) from 85.6 ± 107.2 to 43.3 ± 60.0 mL (p = 0.0006). At the 30-day primary safety endpoint, there were no reported adverse events of pad-use incontinence, erectile dysfunction, or ejaculatory dysfunction reported, and no device-related serious adverse events were reported. One subject (0.97%) experienced a Clavien-Dindo grade 3 adverse event. CONCLUSIONS: Aquablation therapy using the AQUABEAM Robotic System is a reproducible, safe, and effective treatment for Japanese men with BPH, providing significant improvements in LUTS and QoL with a favorable safety profile.
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 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 ».