Use of artificial neural networks in the management of antenatally diagnosed ureteropelvic junction obstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, an artificial neural network (ANN) based system has been developed specifically to help in the management of antenatally diagnosed uretero-pelvic junction (UPJ) obstruction. METHODS: A total of 53 infants with antenatally detected hydronephrosis caused by UPJ obstruction were included in this study. A neural network was developed with the help of a commercially available software package. The patients' age and sex, renal pelvic diameter, laterality, split renal function and presence of renal scar on radionuclide scan, follow-up times, urine culture results and the presence of symptomatic infections were used as variables. These data were also entered into a statistical software package and linear regression analysis was done. RESULTS: During the follow-up period, 36 children were observed, and the remaining 17 renal units underwent pyeloplasty. The average sensitivity of the ANN model in predicting the outcome was found to be 92% in the training group and 75% in the validation and test groups. In linear regression, none of the predictors were found to be statistically significant. INTERPRETATION: In this study, we have demonstrated that the use of ANNs in antenatally diagnosed UPJ obstruction can help the clinician in making treatment decisions, and thus can be useful in daily clinical practice.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».