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Enregistrement W2048212726 · doi:10.1373/clinchem.2011.174219

A Discrepant Urine Specific Gravity

2012· article· en· W2048212726 sur OpenAlexaff
Janice Giasson, Yu Chen

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensHorizon Health NetworkDr. Everett Chalmers Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrine specific gravityUrineSpecific gravityMedicineChromatographyInternal medicineChemistryMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 21-year-old man presented after being struck by a car and underwent a computed tomography scan of the chest and spine. Three hours later, his clear yellow urine sample was sent to the laboratory. A routine urinalysis with the Roche Urisys® 2400 indicated the specific gravity (SG) as a flag, i.e., an error for SG. A manual repeat of the SG measurement was also not readable by refractometer (no boundary line on the scale) but was 1.015 according to Roche Chemstrips®. The urine osmolality was 500 mOsm/kg (adult reference interval, 50–1200 mOsm/kg). Why was urine SG unreportable by Urisys 2400 and refractometer? Which method is suitable for SG measurement of this sample? What other approaches could be taken to report an SG for this sample? The answers are below. SG is defined as the density of a liquid compared with that of distilled water at the same temperature (1). Refractometry (the principle of the Urisys 2400 SG and the manual refractometer) measures the refractive index, which is related to the total mass of solutes present in the urine. High molecular weight substances such as glucose, protein, or radiographic contrast agents will have a greater effect on the SG (1, 2). In contrast, reagent strips measure ionic strength and are not affected by protein, glucose, or contrast agents. Osmolality is affected by glucose but not by contrast agents (1, 2). The use of a radiographic contrast agent during the computed tomography examination was the cause of the discrepant SG results. The sample was diluted with 2 volumes of water, giving a reading of 1.029 by refractometer. Therefore, the correct SG was reported as 1.087 (i.e., 1 + 0.029 × 3).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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