Etiologies and outcomes of prenatally diagnosed hyperechogenic kidneys
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine etiologies and outcomes of fetal hyperechogenic kidneys (HEK). METHODS: We conducted a retrospective chart review of HEK in British Columbia (January 2013-December 2019) and literature review. RESULTS: We identified 20 cases of HEK without other anomalies (isolated) in our provincial cohort, one was lost to follow-up. Eight had testable genetic etiologies (autosomal dominant polycystic kidney disease [ADPKD], autosomal recessive polycystic kidney disease [ARPKD], Bardet-Biedl syndrome [BBS], and HNF1B-related disorder). The remaining seven did not have an identifiable genetic etiology. Of cases without a genetic etiology with postnatal follow-up (n = 6) there were no abnormalities of blood pressure, creatinine/estimated glomerular filtration rate or urinalysis identified with follow-up from 2-71 months. We report 11 cases with extrarenal anomalies (nonisolated), with outcomes and etiologies. We identified 224 reported cases of isolated HEK in the literature. A potentially testable genetic etiology was found in 128/224 (57.1%). The neonatal death rate in those with testable etiologies was 17/128 (13.3%) compared to 2/96 (2.1%) when testable etiologies were excluded. CONCLUSIONS: Genetic etiologies (ARPKD, ADPKD, BBS, HNF1B-related disorder, Beckwith-Wiedemann syndrome, tubular dysgenesis, familial nephroblastoma, and cytogenetic abnormalities) account for approximately half of prenatally isolated HEK; once excluded there are few neonatal deaths and short-term renal outcomes may be normal. There remains a paucity of knowledge about long-term renal outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».