Hypothermic machine perfusion improves <scp>D</scp> oppler ultrasonography resistive indices and long‐term allograft function after renal transplantation: a single‐centre analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate whether hypothermic machine perfusion (HMP) of transplanted kidneys can improve long-term renal allograft function compared with static cold storage (CS). METHODS: We evaluated whether graft Doppler ultrasonography resistive indices improved with the use of HMP compared with CS preservation, and examined whether these improvements were predictive of long-term graft function. A total of 30 kidney transplants (15 pairs) were examined. One of the kidney pairs was placed on CS and transplanted first (CS group, n = 15). The other kidney of each pair was placed on HMP and transplanted after the CS group (HMP group, n = 15). Doppler ultrasonography was performed on days 1 and 7 after transplantation and resistive indices were evaluated. The estimated glomerular filtration rate (eGFR) was monitored for 24 months after transplantation. RESULTS: Despite longer cold ischaemia times, kidneys maintained with HMP had lower resistive indices (P = 0.005) with correspondingly higher eGFR throughout the follow-up. Subgroup analysis showed that the HMP-induced improvement in postoperative eGFR was greatest in kidneys obtained from donation after cardiac death (DCD), even at 2 years after transplantation (P = 0.008). CONCLUSIONS: HMP of transplant kidneys appears to improve vascular resistance after transplantation and has a positive impact on long-term allograft function compared with CS in the population of recipients of DCD kidneys.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».