Daily habits and kidney stones development rate. Literature review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Kidney stones disease is a medical condition when hard deposites made of various minerals and substances form inside kidneys. It may lead to clinical symptoms as severe pain felt in the belly area or side of the back. Also it can radiate and reach testicles, groin area, labia. Other symptoms may include blood in the urine, abnormal color of urine, fever, nausea, vomiting. Because of growing incidence rate- adequate question is how can we protect ourselves from kidney stones development by changing habits. Aim of study: Fundamental aim of study is to demonstrate how daily, routine habits changes may have a huge impact on kidney stones development risk. State of knowledge: There are a lot of confirmed parameters and factors which can lead to kidney stones devolopment. Factors that increase risk of developing kidney stones include: dehydration, diet (meat intake, fruit/vegetables intake, sodium intake), family or personal history, obesity, digestive diseases and surgery, metabolic disorders, urinary track infections, anatomical abnormalities- obstruction of the kidney, calyceal diverticulum, horseshoe kidney, ureterocele. This group includes many modified factors, so lifetime risk of kidney stones depends also on our habits and way of life. Conclusion: There are many modified factors which may lead to this disease and because of that it is crucial to improve patients and whole society awareness about them. By appropriate daily habits changes we can significantly reduce risk of lifetime kidney stone disease development. It is important to know that concrete reports and analyses were made and they demonstrated scientifically proven correlations.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».