The usefulness of stone density and patient stoutness in predicting extracorporeal shock wave efficiency: Results in a North African ethnic group
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We determine the role of stone density and skin-to-stone distance (SSD) by non-contrast computed tomography of the kidneys, ureters and bladder (CT-KUB) in predicting the success of extracorporeal shock wave lithotripsy (ESWL). METHODS: We evaluated 89 patients who received ESWL for renal and upper ureteric calculi measuring 5 to 20 mm, over a 12-month period. The mean stone density in Hounsfield units (HU) and mean SSD in mm was determined on pre-treatment CT-KUB at the CT workstation. ESWL was successful if post-treatment residual stone fragments were ≤3 mm. RESULTS: ESWL success was observed in 68.5% of patients. Mean stone densities were 505 ± 153 and 803 ± 93 HU in the ESWL successful and failure groups, respectively (p < 0.001, student's t-test). The mean SSD were 10.6 ± 2.0 and 11.2 ± 2.6 cm in ESWL successful and failure groups, respectively; this was not statistically significant. CONCLUSIONS: This study shows that stone density can help to predict the outcome of ESWL. We propose that stone density <500 HU are highly likely to result in successful ESWL. Conversely, stone densities >800 HU are less likely to be successful.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».