A quantitative analysis of voiding cystourethrogram features confirms the association between highgrade vesicoureteral reflux with male sex, younger age, and hydronephrosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Vesicoureteral reflux (VUR) is commonly diagnosed in the workup of urinary tract infections or hydronephrosis in children. Traditionally, VUR severity is graded subjectively based on voiding cystourethrogram (VCUG) imaging. Herein, we characterized the association between age, sex, and indication for VCUG, by employing standardized quantitative features. METHODS: We included renal units with a high certainty in VUR grade (>80% consensus) from the qVUR model validation study at our institution between 2013 and 2019. We abstracted the following variables: age, sex, laterality, indication for VCUG, and qVUR parameters (tortuosity, ureter widths on VCUG). High-grade VUR was defined as grade 4 or 5 The association between each variable and VUR grade was assessed. RESULTS: A total of 443 patients (523 renal units) were included, consisting of a 48:52 male/female ratio. The median age at VCUG was 13 months. Younger age at VCUG (<6 months) was associated with greater odds of severe VUR (odds ratio [OR] 2.0), and there was a weak correlation between age and VUR grade (ρ=-0.17). Male sex was associated with increased odds of high-grade VUR (OR 2.7). VCUGs indicated for hydronephrosis were associated with high-grade VUR (OR 4.1) compared to those indicated for UTI only. Ureter tortuosity and width were significantly associated with each clinical variable and VUR severity. CONCLUSIONS: Male sex, younger age (<6 months), and history of hydronephrosis are associated with both high-grade VUR and standardized quantitative measures, including greater ureter tortuosity and increased ureteral width. This lends support to quantitative assessment to improve reliability in VUR grading.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».