MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1974054541 · doi:10.1097/01.tp.0000233346.29207.6d

Need for a Registry of Living Kidney Donor Outcomes

2006· letter· en· W1974054541 sur OpenAlexaffabout
G. V. Ramesh Prasad, Amit X. Garg

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2006
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensWestern UniversitySt. Michael's HospitalLondon Health Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyKidney diseaseDonationIntensive care medicineRenal functionDiseaseKidney transplantationProteinuriaKidneyTransplantationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We read with interest the proposal by Tan et al. (1) for a live donor nephrectomy complications classification scheme, which they suggest be used as a template for the development of a national or international registry of donor outcomes. With the increasing dependence upon live donors as a source of organs for patients with end-stage renal disease, this initiative is both timely and imperative. The short-term complications of kidney donation including intraoperative and early postoperative adverse events have been relatively well-documented, and form the majority of data for collection in the proposed scheme (1). As correctly pointed out, these data are critical both for setting quality benchmarks and evaluating new techniques such as laparoscopic nephrectomy. For obvious reasons, these data are relatively simple to gather because of the existence of a relationship between the surgical provider and the donor when they occur. The long-term complications of kidney donation are, however, less clear; data are much more difficult to collect since the relationship between the transplant service provider and the donor is often lost. These potential complications are underrepresented in the proposed scheme (1). Any new registry that is developed should also include, at minimum, a provision for the collection of information on all-cause mortality, cardiovascular disease, blood pressure change and the development of hypertension, level of renal function and the occurrence of chronic kidney disease, and development of proteinuria. This information may be collected even without the occurrence of an obvious intra- or postoperative complication, emphasized in the scheme proposed by Tan et al. Other items of interest might include the development of diabetes mellitus, as well as psychosocial and economic implications of donation (2). Counseling of potential kidney donors is currently limited by the availability of predominantly retrospective studies using nonideal controls with incomplete follow-up (3) along with lack of information on the true occurrence rate of these long-term events, and therefore requires the collection of data similar in quality to that of surgical complication rates. If we are to take donor nephrectomy outcomes forward, it is important that in a future national or international living kidney donor registry the collection of information on long-term medical complications of donation receives equal emphasis. However, the cost and sustainability—as well as methodological, legal, and ethical considerations—of such an initiative remain a challenge, and require due creative solutions. G. V. Ramesh Prasad Division of Nephrology St. Michael's Hospital University of Toronto Toronto, Ontario, Canada Amit X. Garg Division of Nephrology London Health Sciences Centre University of Western Ontario London, Ontario, Canada

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,198
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,198
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,023
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0050,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,007

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransplantationMême sujetOrgan Donation and TransplantationTravaux en français237 207