The first epidemiology study of urolithiasis in New Brunswick
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Understanding the composition of a kidney stone is crucial in leading to proper treatment and preventing reoccurring urolithiasis. This study aimed to investigate the prevalence of urolithiasis in the province of New Brunswick (NB), Canada. METHODS: A total of 3828 kidney stone analysis reports from October 1, 2016 to September 30, 2019, were reviewed from laboratory information systems. Among them, 3311 were identified as new cases. Stone compositions were analyzed by the Fourier transform infrared spectrometry. Incident rates were compared using Chi-squared analysis of different age, sex, and regional health authority (RHA) zones. RESULTS: =254, p<0.001) incident rate of 189 (95% confidence interval [CI] 182-198) than females (107 [95% CI 102-114]) per 100 000 person-years. Zone 1 had significantly higher (245 per 100 000 person-years, p<0.001) prevalence compared to other RHA zones. Age group over 65 years had the highest incidence rate of 253 per 100 00 person-years of all groups. The predominant kidney stone types in NB were calcium oxalate monohydrate (60.68%) and calcium oxalate dihydrate (11.58%). Those patients aged 0-18 years had a high percentage of struvite (4.32%) vs. the provincial average (2.19%) (p<0.001). CONCLUSIONS: The prevalence of NB's urolithiasis is slightly higher than that of Ontario. Since both zones 1.1 and 1.2 have significantly high prevalence and are situated in the Moncton area (combined zone 1), it may suggest that geographical factors play a role in the prevalence of urolithiasis in NB.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».