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Enregistrement W2125104239 · doi:10.1111/j.1600-6143.2010.03165.x

Cold Machine Perfusion Versus Static Cold Storage of Kidneys Donated After Cardiac Death: A UK Multicenter Randomized Controlled Trial

2010· article· en· W2125104239 sur OpenAlexaff
Christopher J.E. Watson, Antonia C. Wells, Rebecca Roberts, Jacob A. Akoh, Peter J. Friend, Murat Akyol, Francis Calder, Jennifer Allen, Mark N. A. Jones, D. Collett, J. Andrew Bradley

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals UK Limited
Mots-clésMedicineMachine perfusionCold storageTransplantationKidney transplantationRandomized controlled trialContext (archaeology)KidneyDialysisClinical endpointUrologySurgeryPerfusionRenal functionInternal medicineLiver transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One third of deceased donor kidneys for transplantation in the UK are donated following cardiac death (DCD). Such kidneys have a high rate of delayed graft function (DGF) following transplantation. We conducted a multicenter, randomized controlled trial to determine whether kidney preservation using cold, pulsatile machine perfusion (MP) was superior to simple cold storage (CS) for DCD kidneys. One kidney from each DCD donor was randomly allocated to CS, the other to MP. A sequential trial design was used with the primary endpoint being DGF, defined as the necessity for dialysis within the first 7 days following transplant. The trial was stopped when data were available for 45 pairs of kidneys. There was no difference in the incidence of DGF between kidneys assigned to MP or CS (58% vs. 56%, respectively), in the context of an asystolic period of 15 min and median cold ischemic times of 13.9 h for MP and 14.3 h for CS kidneys. Renal function at 3 and 12 months was similar between groups, as was graft and patient survival. For kidneys from controlled DCD donors (with mean cold ischemic times around 14 h), MP offers no advantage over CS, which is cheaper and more straightforward.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations224
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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