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Enregistrement W2087922367 · doi:10.5489/cuaj.10011

Associations between radiographic characteristics and change in renal function following partial nephrectomy using 24-hour creatinine clearance

2011· article· en· W2087922367 sur OpenAlexvenueno aff
Rodney H. Breau, Aaron T.D. Clark, Christopher Morash, Dean Fergusson, Ilias Cagiannos

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrectomyRenal functionMedicineCreatinineUrologyUrineRadiographyMagnetic resonance imagingKidneySurgeryInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Radiographic characteristics may be associated with the degree of renal function preservation following partial nephrectomy. The purpose of this study was to determine the impact of preoperative radiographic variables on change in renal function using 24-hour urine creatinine clearance (uCrCl). METHODS: Patients with partial nephrectomy performed from November 2003 to 2008 were enrolled in the study. Serum creatinine and 24-hour urine was collected preoperatively and at 3, 6 and 12 months postoperatively. Computed tomography or magnetic resonance imaging was used to determine tumour size, tumour location and renal volume. RESULTS: Of the 36 patients, median age was 62 (range 30-78) and 21 (58%) were male. The mean tumour diameter was 2.8±1.4 cm. Twenty-two (61%) tumours were located at the renal pole and 11 (31%) were endophytic. Overall, mean preoperative uCrCl was 88.8±34.2 mL/min and mean postoperative uCrCl was 82.8±33.6 mL/min (6.8%; p < 0.01). On multivariable analysis, no single characteristic was associated with a clinically prohibitive decrease in renal function (-9.4% if endophitic, p = 0.06; -0.57% per cm diameter, p = 0.73; and -6.9% if located at the renal pole, p = 0.15). The total renal volume was also not significantly associated with renal function change (-1.1% per 100 cc, p = 0.86).

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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