Does routine ultrasound change management in the follow-up of patients with vesicoureteral reflux?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Children with vesicoureteral reflux (VUR) usually need a renal ultrasound (RUS). There is little data on the role of follow-up RUS in VUR. We evaluated the impact of follow-up RUS on the change in clinical management in patients with VUR. METHODS: We prospectively analyzed children with a previous diagnosis of VUR seen in the outpatient clinic with a routine follow-up RUS within 4 months. Variables collected included: demographic data, VUR history, dysfunctional voiding symptoms and concurrent ultrasound findings. Change in management was defined as addition of new medication, nurse counselling, surgery or further investigations. RESULTS: The study included 114 consecutive patients. The mean patient age was 4.5 years old, mean age of VUR diagnosis was 1.7 years, with average follow-up of 2.8 years. A change in management with stable RUS occurred in 14 patients, in which the change included ordering a DMSA in 9, nurse counselling for dysfunctional voiding in 3, and booking surgery in 2 patients. Change on RUS was seen in 4 patients. Multivariable analysis showed that history of urinary tract infection (UTI) since the last follow-up visit was more significant than RUS findings. CONCLUSIONS: The RUS findings in most patients followed for VUR remain stable or with minimal changes. The variable showing a significant effect on change in management in our study was history of UTI since the last follow-up visit rather than RUS findings. The value of follow-up RUS for children with VUR may need to be revisited.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».