Near-infrared spectroscopy: validation of bladder-outlet obstruction assessment using non-invasive parameters.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Near infrared spectroscopy (NIRS) is a non-invasive optical technique able to monitor changes in the concentration of oxygenated and deoxygenated hemoglobin in the bladder detrusor during bladder filling and emptying. OBJECTIVE: To evaluate the ability of a new NIRS instrument and algorithm to classify male patients with LUTS as obstructed or unobstructed based on comparison with classification via conventional invasive urodynamics (UDS). METHOD: Male patients with LUTS were recruited and underwent uroflow and urodynamic pressure flow studies with simultaneous transcutaneous NIRS monitoring following measurement of post residual volume (PVR) via ultrasound. Data analysis first classified each subject as obstructed or unobstructed using the standard pressure flow data and nomogram, then compared these results with a classification derived via a customized algorithm which analyzed the pattern of change of the NIRS data plus measurements of PVR and Qmax. RESULTS: Seventy subjects enrolled: 57 data sets had all required parameters [13 incomplete sets due to: communication error between NIRS and urodynamics instruments (9); data saving error (1); damaged fiber optic cables (3)]. Two complete data sets were excluded [subjects with hematuria (2)]. Thus data from 55 subjects was analyzed. The NIRS algorithm correctly identified those diagnosed as obstructed by conventional urodynamic classification in 24 of 28 subjects (sensitivity = 85.71%) and, and those diagnosed as unobstructed in 24 of 27 subjects (specificity = 88.89%). CONCLUSION: Scores derived from NIRS data plus PVR and Qmax are able to correctly identify > 85% of subjects classified as obstructed using UDS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle