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Enregistrement W2340622744 · doi:10.5489/cuaj.3237

Gravity-assisted drainage imaging in the assessment of pediatric hydronephrosis

2016· article· en· W2340622744 sur OpenAlexaffvenue
Matthew Acker, Roderick Clark, Peter J. Anderson

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydronephrosisPyeloplastyMedicineDiureticRadioisotope renographyUrologyKidneyInternal medicineUrinary system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: As early detection of hydronephrosis increases, we require better methods of distinguishing between pediatric patients who require pyeloplasty vs. those with transient obstruction. Gravity-assisted drainage (GAD) as part of a standardized diuretic renography protocol has been suggested as a simple and safe method to differentiate patients. METHODS: Renal scans of 89 subjects with 121 hydronephrotic renal units between January 2004 and March 2007 were identified and analyzed. RESULTS: Of all renal units, 65% showed obstruction. GAD maneuver resulted in significant residual tracer drainage in eight renal units, moderate drainage in 12 renal units, and some improvement in 40 units after the GAD maneuver. Of the eight renal units with significant residual tracer drainage, only two proceeded to pyeloplasty. After pyeloplasty, nine children had improved time to half maximum (T(1/2) Max) and 13 were unchanged. CONCLUSIONS: Our study was limited due to its retrospective design and descriptive analyses, but includes a sufficient number of subjects to conclude that GAD as part of a diuretic renography protocol is an effective and simple technique that can help prevent unnecessary surgical procedures in pediatric patients.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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