Comparison of DMSA scan 99 m and EC scan 99 m in diagnosis of cortical defect and differential renal function
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diagnosis of renal cortical lesions by radioisotopes in nuclear medicine is one of the most common techniques and procedures can be performed by different radiotracer. However, all these materials are accurate in determining kidney function, but there are differences between them in the field. The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of EC scans compared with DMSA scan in the detection of cortical lesions and DRF. METHODS: 65 cases, which have been referred for various reasons, for DMSA scans were enrolled. Patients 1 week after DMSA scan with the previous consent of the EC being scanned. The results were compared in terms of convergence as well as sensitivity, specificity, positive and negative predictive value of EC with respect to the results of DMSA scan. RESULTS: PPV of EC was 100%, negative predictive value of EC was 68.75%, sensitivity of EC was 90.74% and specificity of EC was 100% in the detection of cortical lesions. DMSA scan and EC convergence rates result in cortical lesions in our study was high. DISCUSSION: We suggest EC scan as an alternative to reduce the cost of therapy and radiation, but considering the benefits of DMSA scan, it could remain the gold standard method of diagnosis.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».