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Enregistrement W1985737423

The Efficiency of Non-Contrast Computed Tomography in the Estimation of Urinary Stone Composition

2012· article· en· W1985737423 sur OpenAlexvenueno aff
Ilker Atici, Nuray Voyvoda, Özlem Tokgöz, Hüsnü Tokgöz

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Nephrology and Urology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHounsfield scaleCalcium oxalateStruviteComputed tomographyMedicineSignificant differenceCalciumTomographyPhosphateNuclear medicineMineralogyRadiologyChemistryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : Prior knowledge of stone composition is key to determining stone brittleness as well as treatment management and prophylactic approach. The present study seeks to visualize stone type on non-contrast computed tomography on the basis of Hounsfield Unit (HU) values. Methods : A retrospective evaluation was performed of non-contrast computed tomography scans of patients who underwent urinary system operation to remove stones which were subjected to biochemical analysis. The localization and size of the stones were determined and their HU values, mean attenuation/size (HUD) and maximum attenuation/size ratios were calculated. Results : The results of stone analysis revealed 34 calcium phosphate, 11 calcium oxalate, 5 triple phosphate (struvite) stones. On the basis of measurement results, a significant difference was identified among HU values of the three stone types (P = 0.002). When the stones were compared in pairs, this difference was established to be due to the difference between the densities of calcium phosphate and struvite stones. No significant difference was observed among the stone groups with regard to HUD and maximum attenuation/size ratios.  Conclusions : HU values are a useful parameter to distinguish between calcium phosphate and struvite stones. The inclusion of HU values in reports will set the right course for treatment. doi:10.4021/wjnu4e

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)0,001
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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