The Validity of Ultrasound KUB; in the Diagnosis of Ureteric Calculus
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diagnostic techniques have utilized to diagnose ureteric calculus in patients presenting with ureteric calculus. The availability, cost and expertise of these techniques varies greatly from region to region. Among them ultrasound is the widely available, can be rapidly performed and also can be repeated without any exposure to radiation. We conduct this study which helps to establish the level of sensitivity, the specificity level, the value of Positive Prediction and the value of the negative prediction KUB ultrasound in the diagnosis of ureteric calculus. Methods: They collect this data from 193 patients from suspected ureteric calculus. All these 193 patients underwent for Ultrasound KUB followed by non-contrast CT KUB. These results of ultrasound are compared with CT KUB, which helps to report and to determine the accuracy level of ultrasound. Results: The USG enables and helps diagnose 105 number of cases in 193 patients with the accuracy of 62.60%. Number of cases diagnosed as having ureteric calculus on CT KUB, were 171 out of total 193 patients with 22 cases being missed. Conclusions: This ultrasound is a key to the preliminary test for the diagnosis of ureteric calculus. These results show some significant relationship for the last and final CT KUB report. The Professional level of experts used to perform this task.
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 | 0,007 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».