Impact of early screening for reflux in siblings on the detection of renal damage
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of screening siblings after detecting significant vesico-ureteric reflux (VUR) and renal scarring, as such screening might identify patients with VUR before urinary tract infections develop, but might also detect clinically insignificant VUR. PATIENTS AND METHODS: We used a previously reported screening protocol to assess the clinical characteristics of patients, including the incidence of renal scarring, and their siblings, and compared the results. In all, 123 children were screened and 44 (36%) had VUR on voiding cystography. The median (range) age at screening was 9 (1-90) months. RESULTS: The grades of VUR detected were < III in 61% and > or = III in 39%; VUR was bilateral in 48%. In all, 37 siblings with VUR were assessed by ultrasonography; 70% were normal, including 12 (32%) children with VUR of grade > or = III. When used, renal scintigraphy was normal in 74% of siblings, vs 18% of index patients. However, when screened after 2 years old, siblings had twice the risk of already having renal damage on renal scintigraphy (P = 0.04). CONCLUSION: Early screening (< or = 2 years) appears to be more protective for avoiding renal damage than screening older patients. Thus we propose early screening in asymptomatic siblings to detect VUR before it becomes clinically significant.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».