Acoustic radiation force imaging (ARFI) in the non-distended bladder does not predict abnormal urodynamic parameters in children
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Acoustic radiation force imaging (ARFI) is a recently developed form of ultrasound imaging that allows in vivo measurement of tissue stiffness. This technology could be useful at predicting bladder compliance in children. We hypothesize that tissue stiffness, as measured by ARFI, correlates with abnormal bladder compliance and capacity in patients with bladder dysfunction. METHODS: Patients who presented for cystometrography (CMG) underwent ARFI of the bladder wall. Nine bladder wall shear wave speed (SWS) measurements were acquired using point and 2D ultrasound shear wave elastography. The mean for each ARFI technique was correlated to bladder compliance, calculated using Wahl's dimensionless number. ARFI parameters also were correlated with bladder capacity. RESULTS: A total of 25 patients were enrolled. Mean age at time of enrollment was 4.2±3.9 years (range two months to 15 years). There was no significant correlation between bladder compliance and point shear wave speed measurements (r=-0.22, p=0.31) or 2D shear wave speed measurements (r=-0.35, p=0.1). A total of 19 patients had bladder capacity below expected bladder capacity (EBC). There was no significant correlation between bladder capacity and point shear wave speed measurements (r =-0.08, p=0.7) or 2D shear wave speed measurements (r=-0.36, p=0.09). CONCLUSIONS: Our results did not demonstrate a significant correlation between bladder wall ARFI shear wave measurements and bladder compliance or bladder capacity. Further studies are warranted to determine whether ARFI may be used to predict abnormal urodynamic parameters in children.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».