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Enregistrement W4378744917 · doi:10.1001/jamapediatrics.2023.1387

Kidney Ultrasonography After First Febrile Urinary Tract Infection in Children

2023· review· en· W4378744917 sur OpenAlexafffund
Sarah Yang, Peter J. Gill, Mohammed Rashidul Anwar, Kimberly M. Nurse, Quenby Mahood, Cornelia M. Borkhoff, Vid Bijelić, Patricia C. Parkin, Sanjay Mahant, Ann Bayliss, Mahmoud Sakran, Kim Zhou, Rachel Pearl, Lucy Giglia, Radha Jetty, Anupam Sehgal, Sepideh Taheri, Geert 'tJong, Kristopher T. Kang, Jessica L. Foulds, Gemma Vomiera, Raman Chawla, Joanna Holland, Olivier Drouin, Evelyn Constantin, Patricia Li

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of TorontoChildren's Hospital of Eastern OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineUrinary systemCINAHLPediatricsInternal medicineUltrasonographySurgeryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Controversy exists on the clinical utility of kidney ultrasonography after first febrile urinary tract infection (UTI), and clinical practice guideline recommendations vary. Objective: To determine the prevalence of urinary tract abnormalities detected on kidney ultrasonography after the first febrile UTI in children. Data Sources: The MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, and Cochrane Central Register of Controlled Trials databases were searched for articles published from January 1, 2000, to September 20, 2022. Study Selection: Studies of children with first febrile UTI reporting kidney ultrasonography findings. Data Extraction and Synthesis: Two reviewers independently screened titles, abstracts, and full texts for eligibility. Study characteristics and outcomes were extracted from each article. Data on the prevalence of kidney ultrasonography abnormalities were pooled using a random-effects model. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was prevalence of urinary tract abnormalities and clinically important abnormalities (those that changed clinical management) detected on kidney ultrasonography. Secondary outcomes included the urinary tract abnormalities detected, surgical intervention, health care utilization, and parent-reported outcomes. Results: Twenty-nine studies were included, with a total of 9170 children. Of the 27 studies that reported participant sex, the median percentage of males was 60% (range, 11%-80%). The prevalence of abnormalities detected on renal ultrasonography was 22.1% (95% CI, 16.8-27.9; I2 = 98%; 29 studies, all ages) and 21.9% (95% CI, 14.7-30.1; I2 = 98%; 15 studies, age <24 months). The prevalence of clinically important abnormalities was 3.1% (95% CI, 0.3-8.1; I2 = 96%; 8 studies, all ages) and 4.5% (95% CI, 0.5-12.0; I2 = 97%; 5 studies, age <24 months). Study recruitment bias was associated with a higher prevalence of abnormalities. The most common findings detected were hydronephrosis, pelviectasis, and dilated ureter. Urinary tract obstruction was identified in 0.4% (95% CI, 0.1-0.8; I2 = 59%; 12 studies), and surgical intervention occurred in 1.4% (95% CI, 0.5-2.7; I2 = 85%; 13 studies). One study reported health care utilization. No study reported parent-reported outcomes. Conclusions and Relevance: Results suggest that 1 in 4 to 5 children with first febrile UTI will have a urinary tract abnormality detected on kidney ultrasonography and 1 in 32 will have an abnormality that changes clinical management. Given the considerable study heterogeneity and lack of comprehensive outcome measurement, well-designed prospective longitudinal studies are needed to fully evaluate the clinical utility of kidney ultrasonography after first febrile UTI.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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