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Enregistrement W2164941405 · doi:10.1136/adc.82.5.376

Risk assessment of renal cortical scarring with urinary tract infection by clinical features and ultrasonography

2000· article· en· W2164941405 sur OpenAlexfundno aff
Martin Christian

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineDimercaptosuccinic acidUrinary systemUltrasonographyNephrologyUltrasoundGold standard (test)PediatricsInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To address some of the issues in the ongoing debate over the optimal diagnostic imaging following childhood urinary tract infection (UTI), by determining the risk of missing renal cortical scarring which would be detected on a technetium-99m dimercaptosuccinic acid (DMSA) gold standard if ultrasound alone were used, factoring for clinical features (upper or lower tract), UTI recurrence, and age group (infants, preschool, or school age). METHODS: Details of UTI clinical features and recurrence were recorded for 990 children with a proven UTI, and their DMSA and ultrasound results were compared for each kidney. RESULTS: The risks of missing DMSA scarring varied between 0.4% (school age children with solitary lower tract UTI) and 11.1% (infants with recurrent upper tract UTI). CONCLUSIONS: UTI clinical features are important in assessing the need for DMSA imaging. Current UK imaging guidelines are endorsed, although preschool children with solitary lower tract UTI remain a controversial group and more attention needs to focused on children with recurrent UTI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations63
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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