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Enregistrement W3215683792 · doi:10.24908/pocus.v6i2.14775

POCUS Evaluation in Acute Kidney Injury

2021· article· en· W3215683792 sur OpenAlexaffvenue
VANESSA HOYTFOX, Brittney Ward, Emily J. Cox, Kang Zhang

Notice bibliographique

RevuePOCUS Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrinalysisAcute kidney injuryHydronephrosisDysuriaPyuriaPhysical examinationKidneyDifferential diagnosisNephrologyUrinary systemIntensive care medicineRadiologySurgeryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute kidney injury is a common clinical problem encountered in general internal medicine. The evaluation of acute kidney injury is mainly driven by the patient's clinical history, physical exam, and laboratory investigation including urinalysis and urine sediment examination. Point of care ultrasound (POCUS) may be a useful tool to help clinicians to narrow and/or prioritize differential diagnosis in patients presenting with acute kidney injury. Here we present a case of a 67-year-old male presenting with dysuria, fevers, and flank pain along with elevation in serum creatinine who was admitted with concern for acute kidney injury secondary to complicated urinary tract infection. Subsequent kidney POCUS of the kidneys and bladder showed bilateral anechoic fluid collection within the kidney sinus with dilated calyces suggestive of bilateral hydronephrosis, most likely due to a new diagnosis of benign prostatic hyperplasia. This case demonstrates the use of POCUS-obtained valuable diagnostic information and subsequent therapeutic management for this patient presenting with suspected acute kidney injury.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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