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Enregistrement W2042174671 · doi:10.3727/000000006783982133

Estimation of Pancreas Weight from Donor Variables

2006· article· en· W2042174671 sur OpenAlexaff
Tatsuya Kin, Travis B. Murdoch, A. M. James Shapiro, Jonathan R.T. Lakey

Notice bibliographique

RevueCell Transplantation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimationPancreasComputer scienceStatisticsMedicineInternal medicineMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have identified several donor factors affecting the outcome of islet isolation. Pancreas weight has not been considered as a donor selection criterion, because a value cannot be obtained prior to organ procurement. However, a larger pancreas will likely contain a higher number of islets. Therefore, the prediction of pancreas weight would be helpful in donor selection, benefiting cost and efficiency of the islet isolation laboratory. The purpose of this study was to investigate normal pancreas weight in cadaveric donors and identify pancreas weight predictors from demographic data of cadaveric organ donors. We retrospectively analyzed data on pancreas weight from 354 cadaveric donors with respect to gender, age, body weight, body height, body mass index (BMI), and body surface area (BSA). In men, pancreas weight correlated more closely with body weight than with age, height, or BMI. BSA was as strong a correlate of pancreas weight as body weight. In women, pancreas weight had a similar pattern of relationships, with generally lower correlation coefficients. On the basis of the observation of gender-specific pancreas weight difference in elderly donors, stepwise multiple linear regression analyses were conducted separately for younger (< or =40 years) and elderly (> or =41 years) donors. In younger donors, body weight and age were the major predictors of pancreas weight [pancreas weight (g) = 4.355 + 0.742 x body weight (kg) + 0.837 x age (years) (R2 = 0.564, p < 0.001)]. In contrast, pancreas weight of elderly donors was best predicted by BSA and gender [pancreas weight (g) = -17.624 + 60.036 x BSA (m2) - 7.152 x gender (R2 = 0.372, p < 0.001; "gender": 1 = female, 0 = male)]. Pancreas weight was found to be positively associated with pre- and postpurification islet yields. These formulae should contribute to the estimation of pancreas weight, and thus improve donor selection for islet isolation and transplantation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations48
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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