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Enregistrement W4413107689 · doi:10.1177/08927790251368775

Robotic-Assisted Electromagnetic Guidance Improves Success of Percutaneous Access for Nephrolithotomy: A Study of Novices and Experts

2025· article· en· W4413107689 sur OpenAlexaff
Christopher Ballantyne, Kevin Wymer, Nancy L. Sehgel, Ben H. Chew, Fuad Elkhoury, Sri Sivalingam, Matthew D. Dunn, Michael S. Borofsky, Mitchell R. Humphreys

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous nephrolithotomyPercutaneousSurgeryMedical physicsGeneral surgeryUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Percutaneous nephrolithotomy (PCNL) has been a mainstay treatment for large stone burdens since the 1980s, historically offering improved stone-free rates over retrograde intrarenal surgery (RIRS). Gaining optimal access into the renal collecting system can be challenging, requiring advanced skills or interventional radiology assistance. The learning curve for fluoroscopic and ultrasonography access can be steep, with only a minority of PCNL access performed by urologists in the United States. This study compares robotic-assisted electromagnetic (EM) guidance to traditional fluoroscopy for obtaining percutaneous renal access between cohorts of novice and expert urologists. Methods: Ten novices and five expert urologists used robotic-assisted EM guidance to obtain access in a modified supine position compared with using fluoroscopy in a traditional prone position in human cadavers. Primary success was defined as papillary access. Performance metrics, including number of puncture attempts, time to access, radiation exposure, and participant confidence, were compared between novices and experts. Results: Robotic-assisted EM guidance improved success rates for both novices (100% vs 70%) and experts (93% vs 87%) compared with fluoroscopy. Novices showed greater accuracy using robotic assistance (97% vs 37%). The number of insertion attempts decreased with robotic guidance for both groups (novices: 3.42 ± 0.44 vs 1.47 ± 0.19; experts: 2.13 ± 0.36 vs 1.40 ± 0.24; p < 0.002). EM guidance ( p < 0.05) and experience ( p < 0.05) significantly reduced the time from needle insertion to access (novices: 12.86 ± 2.41 minutes vs 4.49 ± 0.96 minutes; experts: 4.90 ± 1.40 minutes vs 4.09 ± 1.12 minutes). Radiation exposure was notably lower with EM guidance (novices, 1.12 ± 0.17 mGy vs 4.86 ± 0.70 mGy; experts, 0.69 ± 0.12 mGy vs 4.11 ± 1.21 mGy; p < 0.001). Novices felt more confident (5[3–5] vs 2[1–4], p < 0.001) and at ease (5[3–5] vs 2.75[1–3], p < 0.001) with EM guidance. Conclusion: Robotic-assisted EM guidance improves percutaneous access success, reduces attempts and radiation exposure, and enhances novice confidence and accuracy. This technology could enable urologists to more effectively and safely perform PCNL, especially for less experienced practitioners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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