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Enregistrement W4394801522 · doi:10.1097/01.ju.0001008684.57262.97.14

MP50-14 A FURTHER EXTERNAL VALIDATION OF THE POSTERIOR URETHRAL VALVE RISK OF CHRONIC KIDNEY DISEASE (PURK) SCORE: A NEW PROGNOSTIC TOOL IN PEDIATRIC UROLOGY

2024· article· en· W4394801522 sur OpenAlexaboutno aff
Jin K. Kim, Priyank Yadav, Daniel T. Keefe, Chris Bitcon, Adree Khondker, Michael Chua, M. Ansar, Juliane Richter, Joana Dos Santos, Armando J. Lorenzo, Mandy Rickard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortLogistic regressionUnivariate analysisInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

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You have accessJournal of UrologyPediatrics III (MP50)1 May 2024MP50-14 A FURTHER EXTERNAL VALIDATION OF THE POSTERIOR URETHRAL VALVE RISK OF CHRONIC KIDNEY DISEASE (PURK) SCORE: A NEW PROGNOSTIC TOOL IN PEDIATRIC UROLOGY Jin Kyu (Justin) Kim, Priyank Yadav, Daniel Keefe, Chris Bitcon, Adree Khondker, Michael Chua, Mohd Sualeh Ansar, Juliane Richter, Joana Dos Santos, Armando J. Lorenzo, and Mandy Rickard Jin Kyu (Justin) KimJin Kyu (Justin) Kim , Priyank YadavPriyank Yadav , Daniel KeefeDaniel Keefe , Chris BitconChris Bitcon , Adree KhondkerAdree Khondker , Michael ChuaMichael Chua , Mohd Sualeh AnsarMohd Sualeh Ansar , Juliane RichterJuliane Richter , Joana Dos SantosJoana Dos Santos , Armando J. LorenzoArmando J. Lorenzo , and Mandy RickardMandy Rickard View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/01.JU.0001008684.57262.97.14AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Posterior urethral valves (PUV) are the most common etiology for congenital urethral obstruction and many progress to CKD. We aim to develop a scoring system using clinical variables at presentation to identify risk categories to individualize follow up and upper/lower urinary tract optimization. METHODS: Patients who presented with posterior urethral valves diagnosed prior to June 2022 from institution 1 (Canada) were included. The outcomes were eGFR at 1- and 5-year endpoints. We performed univariate analysis to determine potential predictors of CKD stage ≥3 at 5-years (defined as p≤0.1). Based on the ß value of the significant variables in backward logistic regression, a scoring system was developed. We performed external validation on a cohort of from institution 2 (India) and institution 3 (Canada). RESULTS: From institution 1, 106 patients had 1-year eGFR data and 72 patients had 5-year eGFR data. Based on this data, a new scoring system (PURK Score) was developed (Table 1). The PURK score risk-stratified patients at risk of CKD stage ≥3 at 1-year and 5-years of follow up. For institution 1, the model had excellent AUROC of 0.907 for 1-year and 0.873 for 5-year CKD ≥3 prediction. External validation of institution 2 showed AUROC of 0.932 and 0.960 for 1-year (n=11) and 5-year CKD ≥3 (n=9) predictions. External validation of institution 3 showed AUROC of 0.885 and 0.786 for 1-year (n=17) and 5-year CKD ≥3 (n=8) predictions. Evaluation of the combined cohort showed a AUROC of 0.905 and 0.888 for 1-year and 5-year CKD ≥3 predictions (Figure 1), with higher PURK score being well-correlated with higher proportion of patients having CKD ≥3 (Table 1). CONCLUSIONS: PURK score, internally validated/developed and externally validated from two institutions, provides accurate stratification of patients who are at risk of CKD stage ≥3. Further multi-institutional evaluation is underway for routine use in clinical promise. Download PPT Source of Funding: None © 2024 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 211Issue 5SMay 2024Page: e837 Advertisement Copyright & Permissions© 2024 by American Urological Association Education and Research, Inc.Metrics Author Information Jin Kyu (Justin) Kim More articles by this author Priyank Yadav More articles by this author Daniel Keefe More articles by this author Chris Bitcon More articles by this author Adree Khondker More articles by this author Michael Chua More articles by this author Mohd Sualeh Ansar More articles by this author Juliane Richter More articles by this author Joana Dos Santos More articles by this author Armando J. Lorenzo More articles by this author Mandy Rickard More articles by this author Expand All Advertisement PDF downloadLoading ...

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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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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