MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401978139 · doi:10.3390/siuj5040047

Oral Dissolution Therapy of Uric Acid Stones: A Systematic Review

2024· review· en· W4401978139 sur OpenAlexvenueno aff
Ava Mousavi, Rebecca Takele, Bree’ava Limbrick, Karan N. Thaker, Kymora B. Scotland

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUric acidMedicineDissolutionInternal medicineChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Uric acid stones are the second most common type of kidney stones worldwide. Despite being cost-effective and widely available, pharmacological management for these stones is less utilized compared to surgical approaches. Therefore, we conducted a systematic review of the literature to assess the efficacy and shortcomings of oral dissolution therapy for uric acid stones. Methods: Embase, Scopus, PubMed, and Cochrane library databases were searched for English language studies on adults who were diagnosed with uric acid kidney stones and treated with oral dissolution therapy. Results: Twelve studies met our inclusion criteria. Potassium citrate was the primary agent used for dissolution in 10 of the studies and demonstrated a 50% or higher success rate for complete dissolution of uric acid stones. Treatment time for successful dissolution varied, with an average of 3 months minimum and an average of 2.78 years maximum. Overall, 11 of the studies recommended that oral dissolution therapy should be used for either treatment or prevention of uric acid stones. Conclusions: The available evidence demonstrates benefit of oral dissolution therapy for patients with uric acid stones. However, future rigorous studies are required to determine the optimal treatment regimen.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSociété Internationale d’Urologie JournalMême sujetKidney Stones and Urolithiasis TreatmentsTravaux en français237 207