Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To determine whether dual-energy CT (DECT) could accurately differentiate the composition of common canine uroliths in a phantom model. SAMPLE 30 canine uroliths with pure compositions. PROCEDURES Each urolith was composed of ≥ 70% struvite (n = 10), urate (8), cystine (5), calcium oxalate (4), or brushite (3) as determined by standard laboratory methods performed at the Canadian Veterinary Urolith Centre. Uroliths were suspended in an agar phantom, and DECT was performed at low (80 kV) and high (140 kV) energies. The ability of low- and high-energy CT numbers, DECT number, and DECT ratio to distinguish uroliths on the basis of composition was assessed with multivariate ANOVA. RESULTS No single DECT measure differentiated all urolith types. The DECT ratio differentiated urate uroliths from all other types of uroliths. The DECT and low-energy CT numbers were able to differentiate between 8 and 7 pairs of urolith types, respectively. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE Results indicated that DECT was unable to differentiate common types of canine uroliths in an in vitro model; therefore, it is unlikely to be clinically useful for determining urolith composition in vivo. Given that the primary reasons for determining urolith composition in vivo are to predict response to shock wave lithotripsy and develop a treatment plan, future research should focus on the correlation between DECT measurements and urolith fragility rather than urolith composition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».