Can the Hounsfield unit predict the success of medically expulsive therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigate the predictability of medical expulsive therapy (MET) success with alpha blockers based on Hounsfield unit (HU) values and Hounsfield density (HD) values measured by computed tomography (CT) for distal ureteral stones. METHODS: Between July 2011 and May 2012, 44 patients (19 female and 25 male) with 5- to 10-mm stones in the distal ureters were included in this randomized prospective study. Non-contrast CT examinations were performed in these patients. HU and HD values of stones were calculated. Doxazosine, 4 mg/day orally, was administered as a single dose to all patients for MET. RESULTS: Patients were divided into 2 groups. Group 1 included 18 patients (43.9%) with dropped stones with MET. Group 2 included 23 patients (56.1%) with no stone passage with MET. In Group 1, the mean stone size was 7.7 mm, the mean HU was 507, and the HD was 53.04/mm. In Group 2, the mean stone size was 8.25 mm, the mean HU was 625, and the mean HD was 61.54/mm. The HU and HD values in Group 2 were higher than in Group 1. However, there was no statistically significant difference (p = 0.85 and 0.93 for HU and HD, respectively). INTERPRETATION: We found that HU and HD values cannot be used to predict the chances of success for MET. Although the sample size is appropriate for the study, further comparative studies involving more patients are warranted.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».