Variables to Predict Nephrological Disease in General, and Glomerulonephritis in Particular, in Patients With Microhematuria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microhematuria (MH) is a symptom frequently leading to uncertainty as to when a nephrology referral is appropriate. Because MH may be indicative of severe kidney disorders, prompt diagnosis and potential treatment initiation can be important. We aimed to identify further variables that point at a nephrological cause, in particular of glomerulonephritis (GN), when MH is diagnosed. METHODS: A retrospective analysis of data acquired from patients attending a nephrology office due to MH was performed. Demographic information and diagnostic tests were evaluated in order to identify factors that were associated with a nephrological cause. RESULTS: Patients with MH (n = 805) as indicated by a urine stick analysis were included. Of these, MH was confirmed by urine sediment analysis in 543 patients (67.5%). Of those, 48.3% had a nephrological cause, including 12.4% with GN and 2.9% with rapid progressive GN (RPGN). A urine dipstick finding of ≥ 250 erythrocytes per microliter, microalbuminuria and elevated leukocytes increased the probability of having a GN to 62.4%. Furthermore, the presence of microalbuminuria, GFR < 60 mL/min, history of hypertension and diabetes mellitus increased the probability for all nephrological causes to 95.4%. CONCLUSION: There are a number of factors available that help to assess the need for a nephrology referral in patients with microhematuria.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».