ÜRİNER SİSTEM TAŞI TANISI İÇİN ÇEKİLEN KONTRASTSIZ ABDOMEN BİLGİSAYARLI TOMOGRAFİLERDEKİ İNSİDENTAL BULGU SIKLIĞI
Notice bibliographique
Résumé
AMAÇ: Ürolitiazis her yaşı etkileyebilen sık görülen üriner bir patolojidir. Ürolitiazis için çekilen bilgisayarlı tomografi (BT) ile tüm abdominal organlar görüntülenmektedir. Renal ve ekstrarenal insidental bulguya (İB’ya) rastlanabilmektedir. Bu çalışmada ürolitiazis için abdomen BT çekilen hastalarda İB sıklığını değerlendirmeyi amaçladık.GEREÇ VE YÖNTEM: Ocak 2019 - 2020 tarihleri arasında ürolitiazis ön tanısı ile poliklinikten yönlendirilerek abdominal BT çekilen hastalar retrospektif olarak tarandı. 1056 hasta çalışmaya dahil edildi. Bulgular renal, ekstrarenal; klinik önemli ve önemsiz bulgular olarak sınıflandırıldı. Klinik önemli bulgular 65 yaş üstü ve 65 yaş altı grupta değerlendirildi. İleri görüntüleme veya işlem gerektiren hastalar, klinik önemli hasta grubu olarak değerlendirildi.BULGULAR: 1056 hastanın 549 (%52) tanesi erkek, 507 (%48) tanesi kadın hastaydı. Hastaların yaş ortalaması 50,55±14,95 yıldı. Altı yüz kırk beş (%61) hastada üriner sistem taşı, 675 (%63,9) hastada İB saptandı. Üç yüz iki (%28,59) hastada 304 tane insidental renal bulgu mevcuttu. Üç yüz seksen üç (%36,26) hastada ise ekstrarenal 725 bulgu saptandı. On hastada hem renal hem de ekstrarenal İB mevcuttu. Ekstrarenal İB’lar içerisinde 413 (%56,8) hastada hepatobiliyer sistemde, 136 (%18,7) hastada gastrointestinal sistemde ve 41 hastada adrenal bezde (%5,6) İB mevcuttu. 47 (%4,45) hastada klinik önemli İB saptandı. Klinik önemli İB’lar 65 yaş üstü grupta %7,23 oranında ve 65 yaş altı grupta %3,71 oranında tespit edildi.SONUÇ: İB’lara abdomen BT’de sık rastlanır ve çoğunluğu klinik olarak önemsizdir. Yaş ile birlikte klinik önemli İB varlığında artış olmaktadır. Özellikle ileri yaş hastalarda bu bulguların asemptomatik dönemde erken tespit edilmesi ile hastaların sağ
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».