Maximal kidney length predicts need for native nephrectomy in ADPCKD patients undergoing renal transplantation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Native nephrectomy in patients with autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is performed on a case-by-case basis. We determine if pre-transplant maximal kidney length (MKL) can be used to predict ultimate nephrectomy status. METHODS: We performed a retrospective review of ADPKD patients who underwent renal transplantation at our centre between January 2000 and December 2012. Pre-transplant measurements of MKL alone, MKL adjusted for height (HtMKL), weight (WtMKL) and body mass index (BMI-MKL) were each assessed for their predictive ability via a receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. RESULTS: In total, 84 patients met our inclusion criteria, of which 17 (20.2%) underwent native nephrectomy. An MKL ROC curve analysis revealed an area under the curve (AUC) of 0.867 (95% confidence interval [CI] 0.775-0.931; p < 0.001). An optimal cutoff criterion of >21.5 cm revealed a sensitivity of 94.1% (95% CI 71.3-99.9) and specificity of 70.1% (95% CI 57.7-80.7) for eventual nephrectomy. The AUC of HtMKL, WtMKL and BMI-MKL ROC curves did not differ significantly from MKL alone. HtMKL improved specificity, but not overall test performance. The determination of the cut-off MKL may be influenced by the single-centre retrospective nature of this analysis, as well as the fact that renal size was determined by ultrasound and not computerized tomography or magnetic resonance imaging. CONCLUSION: MKL in patients with ADPKD is associated with the eventual need for nephrectomy and may be a useful clinical tool to risk stratify these patients and therefore guide patient conversations to a decision to leave the native kidneys in situ.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».