Intraoperative application of different imaging techniques in sacral neuromodulation: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sacral neuromodulation (SNM) treats bladder dysfunction by implanting electrodes in the sacral foramen to regulate bladder reflexes. Accurate electrode placement is critical but challenging due to anatomical variations, intestinal gas interference, and radiation exposure from X-ray fluoroscopy. Alternative imaging methods are needed to improve precision and safety. METHODS: We searched PubMed, EMBASE, and Ovid Medline for studies (inception–June 2025) comparing imaging techniques for SNM. Outcomes included operative time, puncture attempts, and radiation dose. Study quality was assessed using ROB2, Newcastle‒Ottawa, and JBI tools. RESULTS: Sixteen studies were included. Beyond X-ray fluoroscopy, ultrasound, CT, 3D printing, O-arm, reduced C-arm fluoroscopy, and electromagnetic navigation were successfully applied. Ultrasound shortened procedure time, reduced punctures, and lowered radiation (3 studies). CT (5 studies), O-arm (2 studies), and computer-assisted lead placement (1 study) also proved effective. 3D printing decreased test time, puncture attempts, and radiation (5 studies). Reduced fluoroscopy minimized radiation while maintaining success. CONCLUSION: Ultrasound, CT, and 3D printing enhance SNM success by reducing fluoroscopy time, puncture attempts, and radiation exposure compared to conventional X-ray methods. Further large-scale randomized trials are needed to validate these techniques and explore multi-modal imaging fusion for improved outcomes.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».