Prevalence of Urologic Disease Among Patients Investigated for Hematuria With CT Urography
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The current study evaluated the prevalence of urologic disease among patients with hematuria referred for computerized tomography (CT) urography to determine which patients require investigation with CT urography. Methods: We retrospectively reviewed radiology reports of 1046 CT urograms performed for the indication of microscopic (43.7%) or gross hematuria (56.3%). Urological findings were categorized as negative, benign, or suspicious (pathologically confirmed) for malignancy. Results: Of 1046 CT urograms performed, 53.5% were negative, 36.4% were benign, and 10% were suspicious for malignancy. The most common benign finding was urolithiasis (22.3%). Overall, urinary tract malignancies were present in 3.6% of patients, and the rate was significantly higher ( P < .001) for gross (5.8%) than microscopic hematuria (0.9%). CT urography identified 0.6% patients with upper urinary tract malignancies; the malignancy rate was significantly higher ( P = .038) for gross (1%) than microscopic hematuria (0%), and no significant sex ( P = 1.00; male = 0.6%, female = 0.6%) or age ( P = .600; < 50 years = 0%, ≥ 50 years = 0.7%) differences were observed. Logistic regression revealed that being male was associated with gross hematuria (odds ratio [OR] = 2.92), and that both age and gross hematuria (ORs = 1.06 and 5.13, respectively) were associated with malignancy. Conclusions: CT urography found no upper urinary tract malignancies in 99.4% of patients presenting with hematuria, including all patients with microscopic hematuria and those with gross hematuria <50 years old. Investigating these subgroups with CT urography may be unnecessary and result in increased patient morbidity and health-care costs.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».