Kidney volume normative values in Central European children aged 0-19 years – a multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».