Ultrasound-Based Scoring System for Indication of Pyeloplasty in Patients With UPJO-Like Hydronephrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous scoring systems have used renal scan parameters to assess severity of ureteropelvic junction obstruction-like hydronephrosis (UPJO-like HN), however this information is not always reliable due to protocol variation across centers and renogram limitations. Therefore, we sought to evaluate the Pyeloplasty Prediction Score (PPS), which utilizes only baseline ultrasound measurements to predict the likelihood of pyeloplasty in infants with UPJO-like. METHODS: PPS was developed using three ultrasound parameters, Society of Fetal Urology (SFU) grade, transverse anteroposterior (APD) and the absolute percentage difference of ipsilateral and contralateral renal lengths at baseline. PPS was evaluated using prospectively collected prenatal hydronephrosis data (n=928) of patients with UPJO-HN. Children with vesicoureteral reflux. primary megaureter, other associated anomalies, bilateral HN and < 3 months of follow-up were excluded. Scores were analyzed regarding its usefulness in predicting which patients would be more likely to undergo pyeloplasty. Sensitivity, specificity, likelihood ratios (LR) and receiver operating characteristic (ROC) curve were determined. RESULTS: Of 353 patients, 275 (78%) were male, 268 (76%) had left UPJO-like HN, and 81 (23%) had a pyeloplasty. The median age at baseline was 3 months (IQR 1-5). The PPS system was highly accurate in distinguishing patients who underwent pyeloplasty using baseline ultrasound measurements (AUC: 0.902). PPS of 7 and 8 were found to have a sensitivity of 85% and 78%, and specificity of 81% and 90% respectively. PPS of 8 was associated with a LR of 7.8, indicating that these patients were 8 times more likely to undergo pyeloplasty. CONCLUSION: Overall, PPS could detect patients more likely to undergo pyeloplasty using baseline ultrasound measurements. Those with a PPS of 8 or higher were 8 times more likely to undergo pyeloplasty.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».