Notice bibliographique
Résumé
e congratulate Breau and colleagues for demonstrating that there was good correlation between renal volume as measured by two techniques: the ellipsoid method and 3D volume measurement using specialized volumetric software with contrast-enhanced CT scans. 1 The authors found that the ellipsoid method underestimated 3D volume (170 cm 3 vs.186 cm 3 , respectively), but that almost all were accurate 30%; they also concluded that measuring renal volume is easy and reliable.They also suggested that 3D volume software is not needed for the estimation of differential renal function.Other authors previously showed that the modified ellipsoid method can be performed quickly with high reproducibility and accuracy.2 They showed that the intraclass correlation coefficient (ICC) was higher (r = 0.95) in this study.However, we believe that the correlation between observers using the ellipsoid method is somewhat inferior to that of the method using 3D analysis software.Previously, we reported an ICC of 0.995 in donor patients, meaning that renal volume measurement by the 3D analysis software is highly reproducible and accurate.3 We believe that the ellipsoid method can only be used to measure split renal function in renal donors.In patients with renal masses or nonfunctional tissues, such as renal cysts, it is impossible to measure normally functioning renal parenchyma using the ellipsoid method.In addition, the correlation between two estimated renal volume and DTPA kidney scintigraphy was not shown in this study by Breau and colleagues. 1 The question thus remains as to which result is more correlated with renal function.With advancements and improvements in software and imaging modalities, renal volume can be easily measured
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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 | 0,016 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,011 |
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 ».