Surgical Management of Kidney and Ureteral Stones: AUA Guideline (2026) Part I: Evaluation and Treatment of Patients With Kidney and/or Ureteral Stones
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This Guideline covers the evaluation and treatment of patients with kidney and/or ureteral stones. The summary presented herein represents Part I of the III-part series dedicated to Surgical Management of Kidney and Ureteral Stones. Please refer to Parts II and III for additional information on this topic. MATERIALS AND METHODS: This systematic review was conducted in 2 planned stages, including a search for systematic reviews followed by a search for primary literature. OVID was used to systematically search MEDLINE and EMBASE databases for articles evaluating surgical management of kidney and ureteral stones. The Panel selected control articles that were deemed relevant and the articles were compared with the literature search strategy output. The methodologist then updated the strategy as necessary to capture all control articles. Databases were searched for studies published from January 2000 through May 2025 (week 20). In addition to the MEDLINE and EMBASE databases searches, reference lists of included systematic reviews and primary literature were scanned for potentially useful studies. RESULTS: The Panel addressed adult and pediatric patients with kidney and/or ureteral stones for whom surgical intervention may be indicated. Each statement herein addressed a particular patient scenario for which the choice of surgical intervention was reviewed and justified. In addition, the Panel reviewed and analyzed the utility of specific surgical techniques, technologies, or medications aimed at improving patient outcomes. CONCLUSIONS: Selection of optimal treatment modalities for patients with kidney and/or ureteral stones is determined by patient factors, urinary tract anatomy, and stone characteristics and are guided by shared decision-making that additionally takes into account patient goals and preferences, resource availability, and physician expertise. This Guideline serves as a resource for clinicians and patients to provide the best available evidence on which to base discussions with patients in a shared decision-making process to arrive at appropriate treatment decisions.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».