Estimating Glomerular Filtration Rate in Children at Serial Follow-up When Height Is Unknown
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Estimation of GFR in children from serum creatinine measures in regional databases is limited by a lack of height data. Furthermore, the ability of GFR estimating equations to quantify changes in GFR over time is unknown. Two methods of estimating GFR when height is unknown and the ability of several GFR equations to quantify GFR changes over time were evaluated. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS & MEASUREMENTS: This retrospective study included 195 children (mean age 11.9 ± 4.6 years, GFR = 78.8 ± 34.5) who underwent iothalamate GFR, serum creatinine, and height measurements; 93 children underwent a second GFR measurement and 47 a third GFR measurement. Four equations were evaluated for bias and precision and for quantifying GFR change over time: (1) Schwartz, using measured height; (2) Schwartz, using estimated height (based on previous height percentile); (3) a locally derived modification of a previously derived height-independent equation. RESULTS: The Schwartz (measured height) displayed the least bias (-2 to +7%), followed by the modified height-independent equation and Schwartz (estimated height). All equations were imprecise. All equations performed similarly at capturing change in measured GFR over time, with no significant difference between estimated and measured GFR percentage change over time. The height-estimated Schwartz formula performed similarly to the height-measured Schwartz in all aspects of equation performance. CONCLUSIONS: Pediatric GFR follow-up studies may be possible using height-independent equations. Estimating height from prior height measurements enhances GFR estimation when height is unknown. These findings will hopefully help advance future pediatric renal function database studies.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».