VALUE OF RENAL DOPPLER IN DIFFERENTIATING OBSTRUCTIVE FROM NON-OBSTRUCTIVE HYDRONEPHROSIS BY MEASUREMENT OF RENAL ARTERY RESISTIVE INDEX
Notice bibliographique
Résumé
Background: Doppler Ultrasound has provided a new insight into the physiology of kidney, enabling detection of subtle renal blood flow changes associated with various pathophysiological conditions. Apart from being non-ionizing and non-invasive, it has been reported to help in differentiating obstructive from nonobstructive hydronephrosis (HN) by renal arterial resistive index (RI) measurements. Objective: The main aim of our study to determine the utility of RI in distinguishing between obstructive and non-obstructive hydronephrosis (HN) in pediatric age group. Methodology: This a case control study was carried out on a sample of 20 youngsters diagnosed with hydronephrosis, along with 10 individuals who were selected as healthy controls. The participants were recruited from Hussien& Bab Alshieria Al-Azhar University Hospitals. The research was carried out from December 2022 to September 2023. All the studied cases were subjected to comprehensive medical history, thorough physical examination, laboratory and radiological assessment. 20 patients were taken after applying including criteria and undergone Renal Doppler assessment for evaluation of hydronephrosis and differentiating obstructive from non-obstructive HN. Results: Mean Ri (0.740±0.05) for obstructive HN was significantly higher than the mean RI (0.31±0.05) for non-obstructive HN. The determination of RI useful for differentiating obstructive from non-obstructive HN. Also, the mean venous impedance (0.31±0.02) was significantly higher in obstructive HN than non-obstructive HN. Conclusion: The RI of the renal artery at hilum significantly high in obstructive HN so, can be effectively used to distinguish obstructive from non-obstructive hydronephrosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».