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Enregistrement W2774023970 · doi:10.5489/cuaj.4804

Evaluating factors that dictate struvite stone composition: A multi-institutional clinical experience from the EDGE Research Consortium

2017· article· en· W2774023970 sur OpenAlexaffvenue
Ryan Flannigan, Andrew W. Battison, Shubha De, Mitchell R. Humphreys, Markus Bader, E. Lellig, Manoj Monga, Ben H. Chew, Dirk Lange

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStruviteUrinalysisUrineMedicinePercutaneous nephrolithotomyUrinary systemCystinuriaHyperuricosuriaKidney stonesCalcium oxalateInternal medicineChemistryPhosphatePercutaneousHypercalciuriaBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Struvite stones account for 15% of urinary calculi and are typically associated with urease-producing urinary tract infections and carry significant morbidity. This study aims to characterize struvite stones based on purity of stone composition, bacterial speciation, risk factors, and clinical features. METHODS: Retrospective data was collected from patients diagnosed with infection stones between 2008 and 2012. Stone analysis, perioperative urine cultures, bacterial speciation, and clinical data were collected and analyzed. The purity of struvite stones was determined. Statistical comparisons were made among homogeneous and heterogeneous struvite stones. RESULTS: From the four participating centres, 121 struvite stones were identified. Only 13.2% (16/121) were homogenous struvite. Other components included calcium phosphate (42.1%), calcium oxalate (33.9%), calcium carbonate (27.3%), and uric acid (5.8%). Partial or full staghorn calculi occurred in 23.7% of cases. Urease-producing bacteria were only present in 30% of cases. Proteus, E. coli, and Enterococcus were the most common bacterial isolates from perioperative urine, and percutaneous nephrolithotomy was the most common modality of treatment. Only 40% of patients had a urinalysis that was nitrite-positive, indicating that urinalysis alone is not reliable for diagnosing infection stones. The study's limitation is its retrospective nature; as such, the optimal timing of cultures with respect to stone analysis or treatment was not always possible, urine cultures were often not congruent with stone cultures in the same patient, and our findings of E. coli commonly cultured does not suggest causation. CONCLUSIONS: Struvite stones are most often heterogeneous in composition. Proteus remains a common bacterial isolate; however, E. coli and Enterococcus were also frequently identified. This new data provides evidence that patients with struvite stones can have urinary tract pathogens other than urease-producing bacteria, thus challenging previous conventional dogma.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,327
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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