Kidney length normative values in children aged 0–19 years — a multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Currently used pediatric kidney length normative values are based on small single-center studies, do not include kidney function assessment, and focus mostly on newborns and infants. We aimed to develop ultrasound-based kidney length normative values derived from a large group of European Caucasian children with normal kidney function. Methods Out of 1,782 children aged 0–19 years, 1,758 individuals with no present or past kidney disease and normal estimated glomerular filtration rate had sonographic assessment of kidney length. The results were correlated with anthropometric parameters and estimated glomerular filtration rate. Kidney length was correlated with age, height, body surface area, and body mass index. Height-related kidney length curves and table were generated using the LMS method. Multivariate regression analysis with collinearity checks was used to evaluate kidney length predictors. Results There was no significant difference in kidney size in relation to height between boys and girls. We found significant ( p < 0.001), but clinically unimportant (Cohen’s D effect size = 0.04 and 0.06) differences between prone vs. supine position (mean paired difference = 0.64 mm, 95% CI = 0.49–0.77) and left vs. right kidneys (mean paired difference = 1.03 mm, 95% CI = 0.83–1.21), respectively. For kidney length prediction, the highest coefficient correlation was observed with height (adjusted R 2 = 0.87, p < 0.0001). Conclusions We present height-related LMS-percentile curves and tables of kidney length which may serve as normative values for kidney length in children from birth to 19 years of age. The most significant predictor of kidney length was statural height. Graphic Abstract
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».