Skip to main content
Log in

Prädiktion der Steinfreiheit nach extrakorporaler Stoßwellenlithotripsie bei unteren Nierenkelchsteinen

Einsatz eines artifiziellen neuronalen Netzwerks

Prediction of clearance of inferior caliceal calculi with extracorporeal shock wave lithotripsy. Using an artificial neural network analysis

  • Originalien
  • Published:
Der Urologe A Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Ziel dieser retrospektiven Arbeit war die Definition der prognostischen Faktoren, welche die Steinclearance (SC) nach extrakorporaler Stoßwellenlithotripsie (ESWL) von Konkrementen im unteren Nierenkelch determinieren sowie der Vergleich der Prädiktionsgenauigkeit zwischen artifiziellen neuronalen Netzwerkanalysen (ANNA) und klassischen statistischen Standardverfahren.

Seit Januar 1995 wurden 321 renale Einheiten bei 310 Patienten mit einzelnen bzw. multiplen unteren Nierenkelchsteinen aller Größen und Kompositionen mit ESWL (Lithotriptor: Piezolith 2500, Fa. Wolf) behandelt. In der Testgruppe lagen die Klassifikationsgenauigkeit, -sensitivität und -spezifität der ANNA bei 94, 95 und 92%, und die Fläche unterhalb der “receiver operating characteristic curve” (ROC-Kurve) war 0,966. Diese Ergebnisse waren signifikant besser im Vergleich zu jenen, welche die logistische Regressionsanalyse erbrachte (Klassifikationsgenauigkeit 77%, Sensitivität 75%, Spezifität 81% und 92%, und Region unterhalb der ROC-Kurve 0,779).

Patienten mit unteren Nierenkelchsteinen haben die größte Chance auf Steinfreiheit nach einer erfolgreichen ESWL, wenn ihr BMI und UT physiologisch sind, der infundibuläre Durchmesser (ID) 5 mm beträgt, der infundibuloureteropelvine Winkel (IUPW) bei 45° liegt. Steingröße und -komposition sind keine signifikanten Steinfreiheitsfaktoren. Nach Bestimmung der günstigsten anatomischen und physiologischen Parameter und des optimalen Patientengewichts kann Steinfreiheit unabhängig von Steingröße und -komposition erreicht werden.

Abstract

The purpose of this retrospective study was to define prognostic factors which determine the stone clearance (SC) for lower caliceal stones after extracorporeal shock wave lithotripsy (ESWL) and to compare the prediction accuracy of artificial neural network analysis (ANNA) and standard computational methods.

Since January 1995, 321 renal units in 310 patients with single or multiple inferior caliceal calculi of all sizes and compositions have been treated with ESWL (Lithotriptor: Piezolith 2500, Wolf company). The classification accuracy of ANNA in the test set was 94%, with a sensitivity of 95%, a specificity of 92%, and a receiver operating characteristic curve area of 0.966, results significantly better than those yielded by a logistic regression analysis (classification accuracy 77%, sensitivity 75%, specificity 81%, and ROC curve area 0.779).

Patients with lower renal caliceal stones appear to have the best chance of successful ESWL when their body mass index (BMI) and urinary transport (UT) are normal, the infundibular width (IW) is 5 mm or more, and the infundibular ureteropelvic angle (IUPA) is 45° or more. Stone size and composition, as factors of SC, are not statistically significant. After determining the angle, width, and UT in patients with optimal age and body mass suitable for ESWL, SC can be achieved irrespective of stone size and composition.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Cite this article

Poulakis, V., Witzsch, U., Remplick, J. et al. Prädiktion der Steinfreiheit nach extrakorporaler Stoßwellenlithotripsie bei unteren Nierenkelchsteinen. Urologe [A] 41, 583–595 (2002). https://doi.org/10.1007/s00120-002-0194-2

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s00120-002-0194-2

Schlüsselwörter

Keywords

Navigation