Limitations of ultrasound compared with computed tomography for kidney stone surveillance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Renal ultrasound (US) offers less radiation exposure than computed tomography (CT) for kidney stone surveillance but has lower sensitivity and specificity for nephrolithiasis diagnosis. Additionally, US may overestimate stone size, leading to unnecessary surgical interventions. Evidence on US performance for kidney stone surveillance is variable, making its clinical utility unclear. We aimed to assess US accuracy against CT and identify factors influencing US performance. METHODS: We performed a retrospective review of patients with known nephrolithiasis seen in urology clinic at Stanford who underwent both renal US and CT within 90 days for surveillance from January to December 2022. Patients with spontaneous stone passage or interventions were excluded. Stone characteristics were recorded, and statistical analysis compared the diagnostic accuracy of US and CT. RESULTS: A total of 107 patients and 128 stones were included, with a mean time difference of 25.7 days between US and CT. US sensitivity was 77%, with a positive predictive value (PPV) of 75% for stone detection. The PPV was only 59% for stones >4 mm by CT. Mean stone size was 8.7 mm on US vs. 5.5 mm on CT (p=0.02), with more pronounced overestimation in smaller stones and higher body mass index (BMI) (p<0.05). No significant differences in US performance were found by stone location, laterality, or time between scans. Differences in stone detection (p=0.01) and size (p=0.03) were associated with the individual performing the ultrasound. CONCLUSIONS: US performance is limited compared to CT and is influenced by stone size, BMI, and sonographer. Overestimation by US may lead to unnecessary interventions in up to 40% of patients with stones >4 mm.
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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 | 0,057 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».