Risk due to Elevated Uric Acid Levels in Children With Henoch-Schonlein Purpura
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare uric acid levels in children with Henoch-Schonlein purpura (HSP)without nephritis and with renal damage, and at different pathological grades. METHODS: A total of 451 children were enrolled in this study, including 64 with HSP without nephritis and 387 HSP with kidney damage. Age, gender, uric acid, urea, creatinine and cystatin C levels were reviewed. Pathological findings of those with renal impairment were also reviewed. RESULTS: Among the HSP children with renal damage, 44 were grade I, 167 were grade II and 176 were grade III. There were significant differences in age, uric acid, urea, creatinine and cystatin C levels between the two groups (p<0.05, all). Correlation analysis showed that uric acid levels in children with HSP without nephritis were positively correlated with urea and creatinine levels (p<0.05). Uric acid levels in HSP children with renal damage was positively correlated with age, urea, creatinine and cystatin C levels (p<0.05, all). Regression analysis found that, without adding any correction factors, there were significant differences in uric acid levels between the two groups; however, after adjusting for pathological grade, there was no longer a significant difference. CONCLUSIONS: There were significant differences of uric acid levels in children with HSP without nephritis and with renal impairment. Uric acid levels in the renal impairment group were significantly higher than that in the HSP without nephritis group. Uric acid levels were related to only the presence or absence of renal damage, not to the pathological grade.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».