The impact of vascular anastomosis time on early kidney transplant outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most studies have found cold ischemic time to be an important predictor of delayed graft function in kidney transplantation. Relatively less is known about the warm time associated with vascular anastomosis and early outcomes. METHODS: A retrospective cohort of 298 consecutive solitary deceased donor kidney recipients from January 2006 to August 2012 was analyzed to examine the association between anastomosis time and delayed graft function (need for dialysis) and length of hospital stay. RESULTS: Delayed graft function (DGF) was observed in 56 patients (18.8%). The median anastomosis time was 30 minutes (interquartile range 24, 45 minutes). Anastomosis time was independently associated with DGF in a multivariable, binary logistic regression analysis (odds Ratio (OR) 1.037 per minute, 95% CI 1.016, 1.057, P = 0.001). An anastomosis time >29 minutes was also associated with a 3.5 fold higher (OR 3.5, 95% CI 1.6, 7.3, P = 0.001) risk of DGF. Median days in hospital was 9 (interquartile range 7, 14 days). Every 5 minutes of longer anastomosis time (0.20 days per minute, 95% CI 0.13, 0.27, P <0.001) was associated with 1 extra day in hospital in a multivariable linear regression model. An anastomosis time >29 minutes was associated with 3.8 (95% CI 1.6, 6.0, P <0.001) more days in hospital. CONCLUSION: Anastomosis time may be an underappreciated but modifiable variable in dictating use of hospital resources. The impact of anastomosis time on longer term outcomes deserves further study.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».