The Prevalence of Nephrolithiasis in Patients with Primary Gout: A Cross-sectional Study Using Helical Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the prevalence of nephrolithiasis in gouty patients by computed tomography (CT) imaging and to compare it with the "prevalence" of urolithiasis calculated from histories of urinary tract calculus. METHODS: The kidneys of 383 male patients with primary gout were examined using an unenhanced 2-row helical CT detector, imaging at 2 mm collimation and a helical pitch of 3. The urolithiasis history of the 383 patients was investigated by inquiry. Patients' ages, body mass index, and laboratory data from a 1-hour clearance test were determined. RESULTS: CT scans confirmed nephrolithiasis in 103 (26.9%, 95% confidence interval 22.5%-31.6%) of the 383 gouty patients, and history of urinary calculus was positive in 65 (17.0%, 95% confidence interval 13.4%-21.1%) of the 383. However, 64 (62%) of the 103 stone-formers identified by CT had no history of urolithiasis. There was a significant difference between the ages of the 103 stone-formers identified by CT and the 65 stone-formers identified from the history. CONCLUSION: The prevalence of nephrolithiasis obtained using CT was 26.9% in the 383 patients with primary gout. Our results imply that we cannot determine an accurate prevalence of urolithiasis from a patient's history. Most of the "prevalence" reported in the past may not correspond to a statistically justifiable one, but instead to the "cumulative incidence" during the contraction period of gout. Thus, the prevalence of nephrolithiasis confirmed by a cross-sectional method and the "prevalence" of urolithiasis calculated from patients' calculus histories should be clearly distinguished.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».