Changing donor characteristics in liver transplantation over the last 10 years in canada
Notice bibliographique
Résumé
Liver donor characteristics have a significant impact on graft quality and, in turn, recipient outcomes. In this study, we examined deceased liver donor characteristics and donor risk index (DRI) trends in Canada over the past decade. Data were extracted from the Canadian Organ Replacement Register and Transplant Québec for the decade (2000-2010). Trends in the DRI and donor characteristics, including age, race, height, cause of death (COD), location, cold ischemia time (CIT), and type of donation, were examined. In all, 3746 transplants using deceased liver donors were analyzed. The age of donors, the proportion of black donors, the proportion of cerebrovascular accidents as the COD, and the proportion of donation after cardiac death (DCD) donors all increased over the aforementioned time period. The proportion of transplants classified geographically as local increased, and the CIT for donor livers decreased. Although many of the parameters adversely affecting the DRI increased over the study period, the DRI showed only a slightly significant trend of increasing. The increase in these parameters was counteracted by a decrease in modifiable risk factors such as the CIT and distance traveled. The 5-year recipient survival rate increased from 71.43% (1999-2001) to 75.50% (2005-2007); however, this trend was not significant. Although there was an increase in the use of older and DCD organs, recipient survival was not compromised. In conclusion, demographic trends for liver donors in Canada suggest an increase in the use of higher risk donors. However, the overall graft quality has been not compromised because of a decreasing trend for the CIT and an increase in local transplants. Better coordination and allocation practices in liver transplantation across Canada have minimized the risk of graft failure and resulted in good recipient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».