Does Number of Passes in Native Renal Biopsies Correlate With Core Length?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: At our center, the adequacy rate for native renal biopsies was 31% in 2006 based on locally defined numerical criterion. Two subsequent interventions increased the adequacy rate from 31 to 41% and 41% to 81% (P < .0001). Subsequently we studied whether the increase in adequacy rate was related to number of passes. The results showed the increasing trend in adequacy rate was inversely related to number of passes with decreasing trend in average number of cores per case (r = −0.634, r2 = 0.402). Surprisingly, many cases with increased number of passes were suboptimal(SO)/unsatisfactory(U). In this study we questioned (1) whether the number of passes was related to core size; (2) whether our locally defined adequacy criterion was stringent. Methods: We recorded the number of passes (3 vs >3), core length (<1.0 vs >=1cm) and diagnosis for all native renal biopsies reported in three different 3-month periods. Number of passes was correlated with core length for each period for all biopsies (satisfactory [S] + U + SO). Results: The average number of passes in S biopsies was 3.38 compared to 3.63 in SO/U biopsies. 90% SO/U biopsies had at least 2 cores of <1.0 cm length; 76% of all biopsies and 95% of SO/U biopsies with >3 cores had at least one core of <1.0 cm. Other findings were: (1) Diagnosis was not possible in 3 of 55 (9%) satisfactory biopsies and in 5 of 24 (21%) SO/U biopsies; (2) In lupus cases, classification and grading of severity was possible in 6/8 (75%) of ‘S’ biopsies compared to 0/2(0%) of SO/U biopsies. Conclusion: >3 passes had one or more cores of smaller size (<1.0 cm) and therefore, contained lesser glomeruli to evaluate, suggesting that smaller size of the core required more number of passes. Other two findings show our criterion for adequacy was fair in order to evaluate biopsies with focal lesions and for proper classification and grading of the disease.
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 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 | 0,005 | 0,021 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».