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Enregistrement W4413435259 · doi:10.1097/mop.0000000000001485

Antenatal hydronephrosis: an updated review on postnatal care and management

2025· article· en· W4413435259 sur OpenAlexaff
Julie Wong, Mandy Rickard, Joana Dos Santos, Armando J. Lorenzo

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydronephrosisMedicineEtiologyBroad spectrumIntensive care medicineEpidemiologyNatural historyDiseasePediatricsUrinary systemPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Antenatal hydronephrosis is the most common prenatally detected fetal anomaly and represents a spectrum of diseases from benign and self-limiting to significant uropathies. This review aims to provide an updated overview of antenatal hydronephrosis, organized by etiology, outlining epidemiology, diagnostic approach, and clinical implications of common and uncommon causes of hydronephrosis. We also explore management strategies, long-term kidney outcomes, and emerging research areas. RECENT FINDINGS: Novel research has focused on machine learning models to interpret imaging and predict the natural history of hydronephrosis and urinary tract dilation. Further studies aim to individualize care, reduce the use of antibiotic prophylaxis, and minimize the use of invasive imaging studies. SUMMARY: Categorizing and risk-stratifying the underlying etiology of antenatal hydronephrosis is important to understand the need for further work-up, select appropriate treatment options, and predict outcomes for patients affected by this broad spectrum of disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,348
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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