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Enregistrement W2023621375 · doi:10.1097/mej.0000000000000158

The accuracy of renal point of care ultrasound to detect hydronephrosis in children with a urinary tract infection

2014· article· en· W2023621375 sur OpenAlexaff
Romain Guedj, Simon Escoda, P. Blakime, G. Patteau, Françis Brunelle, G. Chéron

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Emergency Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHydronephrosisRenal pelvisConfidence intervalUltrasonographyUrinary systemEmergency departmentUltrasoundEchogenicityUrologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the accuracy of renal point of care ultrasound (POCUS) for the detection of hydronephrosis in children with a urinary tract infection (UTI). We prospectively included all patients with a final diagnosis of UTI who visited our pediatric emergency department between November 2009 and April 2011. Emergency physicians were encouraged to perform a renal POCUS during these visits, and a follow-up renal ultrasonography was performed by a radiologist who was blinded to the results of POCUS. We calculated the accuracy of POCUS to detect hydronephrosis (renal pelvis enlargement ≥10 mm). We included 433 UTI visits, and 382 (88.2%) POCUS were performed. The sensitivity and the specificity were 76.5% (95% confidence interval: 58.1-94.6%) and 97.2% (95.2-99.2%), respectively. The positive and the negative predictive values were 59.1% (36.4-79.3%) and 98.8% (97.7-99.9%), respectively. Renal POCUS might be used to rule out hydronephrosis in pediatric UTI.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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