Assessment of live kidney donors by magnetic resonance angiography: reliability and impact on outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kidney allograft retrieval from live donors requires accurate determination of kidney anatomy prior to surgery, particularly the arterial supply. Traditionally, conventional angiography has been used to obtain this information. Magnetic resonance angiography (MRA) offers a non-invasive, cost-effective alternative, but has been considered to be less accurate. Despite this criticism, many centers have moved to MRA screening of potential kidney donors. The objective of this study is to evaluate our experience of the reliability of MRA in determining the arterial anatomy of living kidney donors as compared to the intra-operative findings. METHODS: We performed a retrospective review of gadolinium-enhanced, ultra-fast, three-dimensional, spoiled gradient-echo MRA in live kidney donors in the Southern Alberta Transplant Program and compared these results with the intra-operative findings during nephrectomy, as the gold standard. RESULTS: Of the 66 patients, an accessory renal artery was found intra-operatively in eight cases; two of which were erroneously diagnosed as normal by MRA. The negative predictive value for MRA was 0.97, false-negative rate was 0.25, and sensitivity was 0.75. No patient experienced side-effects from the MRA procedure. No donor needed conversion to open nephrectomy because of an undetected accessory renal artery. One allograft with an accessory renal artery developed thrombosis of the lower pole of the kidney despite arterial reconstruction. Kidney function in the recipient of this allograft was excellent and there was no urinary leak. CONCLUSION: In our hands, MRA determined the vascular anatomy of potential kidney donors with an acceptable negative predictive value of 97%.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».