Does 24-Hour Urine Supersaturation Predict Stone Composition?
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the study was to evaluate the correlation between 24-hour urine supersaturation (SS) levels and the crystalline stone composition. Methods: We retrospectively reviewed the results of stone analysis of 386 patients who had completed 24-hour urine stone risk profiles within 2 months of stone analysis. Patients were characterized as calcium oxalate (CAOX), calcium phosphate (CAPH) or uric acid (UA) stone formers based on the predominant component (> 60%) of their stone. Patients with < 50% of one stone composition were characterized as a mixed stone former. Sensitivity, specificity and accuracy of the 24-hour urine SS for predicting the corresponding stone component were calculated. Results: The distribution of stone compositions was 235 (61%) CAOX, 98 (25%) CAPH, 35 (9%) UA and 18 (5%) mixed stone group. At predominant stone mineral concentration >= 60%, the accuracy of 24-hour urine SS for predicting the predominant stone composition was 52.5% for CAOX, 70% for CAPH and 67% for UA group. Even when the predominant stone mineral concentration was >= 90%, the accuracy of SS did not improve: COAX (49%, P = 0.6641), CAPH (77%, P = 0.361) and UA (67%, P = 0.9593). Conclusions: Twenty-four-hour urine SS has a poor accuracy to predict the predominant stone composition. Accuracy is highest for patients with CAPH stones. World J Nephrol Urol. 2015;4(1):169-172 doi: http://dx.doi.org/10.14740/wjnu206w
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».