Associations of Deceased Donor Kidney Injury With Kidney Discard and Function After Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Deceased donor kidneys with acute kidney injury (AKI) are often discarded due to fear of poor outcomes. We performed a multicenter study to determine associations of AKI (increasing admission-to-terminal serum creatinine by AKI Network stages) with kidney discard, delayed graft function (DGF) and 6-month estimated glomerular filtration rate (eGFR). In 1632 donors, kidney discard risk increased for AKI stages 1, 2 and 3 (compared to no AKI) with adjusted relative risks of 1.28 (1.08-1.52), 1.82 (1.45-2.30) and 2.74 (2.0-3.75), respectively. Adjusted relative risk for DGF also increased by donor AKI stage: 1.27 (1.09-1.49), 1.70 (1.37-2.12) and 2.25 (1.74-2.91), respectively. Six-month eGFR, however, was similar across AKI categories but was lower for recipients with DGF (48 [interquartile range: 31-61] vs. 58 [45-75] ml/min/1.73m(2) for no DGF, p < 0.001). There was significant favorable interaction between donor AKI and DGF such that 6-month eGFR was progressively better for DGF kidneys with increasing donor AKI (46 [29-60], 49 [32-64], 52 [36-59] and 58 [39-71] ml/min/1.73m(2) for no AKI, stage 1, 2 and 3, respectively; interaction p = 0.05). Donor AKI is associated with kidney discard and DGF, but given acceptable 6-month allograft function, clinicians should consider cautious expansion into this donor pool.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».