Renal length z‐score for the detection of dysfunction in children with solitary functioning kidney
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate whether renal length z-scores predict renal dysfunction in children with a solitary functioning kidney (SFK). METHODS: In a single-centre retrospective cohort of children with SFK, we correlated body mass index z-scores, extracellular volume and lean body mass to renal length z-scores. We grouped these z-scores to other markers of renal dysfunction (proteinuria, hypertension, extracellular volume and abnormal estimated glomerular function rate [eGFR]) and analysed renal length z-score with multivariate analysis, receiver-operated characteristics (ROC) plots and Youden's index to determine an appropriate cut-off. RESULTS: , and age at last follow-up 7.4 (3.8-13.4 years). The median renal length z-scores of those without any renal dysfunction (n = 37, 25.1%) were greater (+3.66, interquartile range 3.02-4.47) than those with renal dysfunction (median 3.11, interquartile range 1.76-4.11, P = .0107, Mann-Whitney test). Using a cut-off of z-score of >+1.911, the odds ratio for having no renal dysfunction was 0.07 (95% CI 0.002-0.459, P = .0010). However, accuracy of the renal length z-score was poor (ROC curve 0.6488). CONCLUSION: In this cohort of children with SKF, using the renal length z-score as a biomarker of renal dysfunction at 7 years of age is not recommended.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».