Validation of Tikhonov adaptively regularized gamma variate fitting with 24-h plasma clearance in cirrhotic patients with ascites
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim was to compare late-time extrapolation of plasma clearance (CL) from Tikhonov adaptively regularized gamma variate fitting (Tk-GV) and from mono-exponential (E1) fitting. METHODS: Ten (51)Cr-ethylenediaminetetraacetic acid bolus IV studies in adults--8 with ascites--assessed for liver transplantation, with 12-16 plasma samples drawn from 5-min to 24-h, were fit with Tk-GV and E1 models and CL results were compared using Passing-Bablok fitting. RESULTS: The 24-h CL(Tk-GV) values ranged from 11.4 to 79.7 ml/min. Linear regression of 4- versus 24-h CL(Tk-GV) yielded no significant departure from a slope of 1, whereas the 4- versus 24-h CL(E1) slope, 1.56, was significantly increased. For CL(Tk-GV-24-h) versus CL(E1-24-h), there was a biased slope and intercept (0.85, 5.97 ml/min). Moreover, the quality of fitting of 24-h data was significantly better for Tk-GV than for E1, as follows. For 10 logarithm of concentration curves, higher r values were obtained for each Tk-GV fit (median 0.998) than for its corresponding E1 fit (median 0.965), with p < 0.0001 (paired t-test of z-statistics from Fisher r-z transformations). The E1 fit quality degraded with increasing V/W [volume of distribution (l) per kg body weight, p = 0.003]. However, Tk-GV fit quality versus V/W was uncorrelated (p = 0.8). CONCLUSION: CL(E1) values were dependent on sample time and the quality of fit was poor and degraded with increasing ascites, consistent with current opinion that CL(E1) is contraindicated in ascitic patients. CL(Tk-GV) was relatively more accurate and the good quality of fit was unaffected by ascites. CL(Tk-GV) was the preferred method for the accurate calculation of CL and was useful despite liver failure and ascites.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».