Derivation and validation of prediction equations for glomerular filtration rate in children
Notice bibliographique
Résumé
Current prediction equations for glomerular filtration rate (GFR), the most important measure of renal function, are neither accurate nor precise in children. Clinical data were abstracted from 207 charts of pediatric patients with renal disease attending the Montreal Children's Hospital from 1999-2004, to derive serum creatinine (SCR)-based equations and test their ability to predict iothalamate clearance, a gold standard measure of GFR, using linear regression and the Bayesian Information Criterion. In a separate study, CysC-based equations were derived from data on cystatin C (CysC) previously measured in 103 children between 1999 and 2003. Two SCR equations were derived for patients with or without spina bifida. Mean biases were -0.97 ml/min/1.73m 2 and +1.2 ml/min/1.73m2, respectively. Precision, 95% limits of agreement, and sensitivity for detecting abnormal renal function were superior for the new formulae compared to previously published equations. Two CysC-based equations were derived with or without the inclusion of SCR, which were less biased and more precise than comparison formulae and more sensitive but less specific for detecting GFR < 90 ml/min/1.73m 2. Future studies should evaluate the equations derived here, in different populations of children.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».