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Enregistrement W4387540944 · doi:10.21203/rs.3.rs-3414056/v1

Kidney volume normative values in Central European children aged 0-19 years – a multicenter study

2023· preprint· en· W4387540944 sur OpenAlexaff
Łukasz Obrycki, Jędrzej Sarnecki, Michał Pac, Marianna Lichosik, Małgorzata Sopińska, Małgorzata Placzyńska, Joanna Milart, Małgorzata Stańczyk, Julia Mirecka, Agnieszka Wasilewska, Maciej Michalski, Weronika Lewandowska, Tadeusz Dereziński, Terezie Šuláková, David A. Supik, Andrius Čekuolis, Renata Vitkevič, Aldona Wierzbicka, Jan Koziej, Krzysztof Skoczyński, Jan Horubała, Augustina Jankauskienė, Bolesław Kalicki, Katarzyna Jobs, Marcin Tkaczyk, Mieczysław Litwin

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeVolume (thermodynamics)Multicenter studyMedicineInternal medicinePolitical sciencePhysicsLawThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objecitves: The currently available kidney volume normative values in children are restricted to small populations from single-centre studies not assessing kidney function and including none or only a small number of adolescents. This study aimed to obtain ultrasound-based kidney volume normative values derived from a large European Caucasian paediatric population with normal kidney function. Methods: After recruitment of 1427 children aged 0–19 years, 1396 individuals with no history of kidney disease and normal estimated glomerular filtration rate were selected for the sonographic evaluation of kidney volume. Kidney volume was correlated with age, height, weight, body surface area and body mass index. Kidney volume curves and tables related to anthropometric parameters were generated using the LMS method. Kidney volume predictors were evaluated using multivariate regression analysis with collinearity checks. Results: No clinically significant differences in kidney volume in relation to height were found between males and females, between supine and prone position and between left and right kidneys. Males had, however, larger age-related kidney volumes than females in most age categories. For the prediction of kidney volume, the highest coefficient correlation was observed for body surface area (r = 0.94), followed by weight (r = 0.92), height (r = 0.91), age (r = 0.91), and body mass index (r = 0.67; p < 0.001 for all). Conclusions: This study presents LMS-percentile curves and tables for kidney volume which can be used as reference values for children aged 0–19 years.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,377 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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