Advocating lifestyle modification to reduce risk of stone recurrence
Notice bibliographique
Résumé
T he authors have prospectively assessed stone recurrence in 110 participants using body mass index (BMI), fasting serum leptin and adiponectin, and proportion of visceral adipose tissue (%VAT) obtained on axial computed tomography (CT) scans. 1 Since BMI does not differentiate between peripheral and central obesity, the authors used elevated %VAT as an indicator for central obesity.While BMI and obesometric serum hormones did not correlate with recurrence, elevated %VAT was independently predictive of urolithiasis recurrence among initial stone formers (hazard ratio [HR] 4.53), but not among recurrent stone formers. 1 This is a very nice prospective study providing evidence for central obesity (elevated %VAT) correlating with stone recurrence.In addition to central obesity, metabolic syndrome traits also include raised triglycerides, reduced highdensity lipoprotein (HDL) cholesterol, raised blood pressure, and raised fasting plasma glucose. 2 Previous studies have shown that patients with three or more metabolic syndrome traits were associated with higher prevalence of urolithiasis. 2Furthermore, patients with metabolic syndrome have been shown to have significantly higher stone recurrence post-percutaneous nephrolithotomy when compared with controls (41.9% vs. 18.9%; p=0.003). 3n addition to the explanations provided by the authors for the lack of correlation of elevated %VAT with stone recurrence in recurrent stone formers, I would like to propose these two hypotheses.Although the authors excluded patients with residual stone burden, it is possible that recurrent stone formers may have had clinically insignificant residual fragments that contributed to stone recurrence rather than stone recurrence being attributed solely to the elevated %VAT and metabolic syndrome.In addition, as the
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».