Logistics and Transplant Coordination Activity in the GRAGIL Swiss-French Multicenter Network of Islet Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the Edmonton trial in 2000, increasing numbers of transplant centers have been implementing islet transplantation programs. Some institutions have elected to associate in multicenter networks, such as the Swiss-French GRAGIL (Groupe Rhin-Rhône-Alpes-Genève pour la Transplantation d'Ilots de Langerhans) consortium. METHODS: All pancreata offers to the University of Geneva Cell Isolation and Transplantation Center from within the network in 2002 and 2003 were reviewed. Islet preparations were attributed to the most suitable recipient on a centrally managed waiting list. All shipments were performed by ambulance in less than 5 hr. RESULTS: Over the period of study, 260 pancreata were offered, from a total of 1,304 cadaveric donors in the four allocation regions (20%). Fifty-two patients were on the waiting list at any time during this 2-year period. The percentage of organs offered varied in the range of 0.5% to 42%, depending on region of origin, with a correlation with number of patients on the waiting list in each region. Of these, 104 (40%) were accepted for processing. Ninety-two pancreata were actually processed, resulting in 42 islet preparations being transplanted. The number of international equivalents of transplanted preparations was 378,500+/-16,000 versus 165,400+/-15,400 (P<0.0001) for nontransplanted preparations. Total cold ischemia time was 6+/-0.3 hr for transplanted preparations versus 6.7+/-0.4 hr for nontransplanted preparations (not significant). CONCLUSIONS.: A high rate of pancreas offers, successful isolation, and islet transplantation can be achieved in multicenter networks such as GRAGIL. Such an approach can expand both the donor pool and the recipient population.
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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) | 0,000 | 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 ».