Nepalese Kidney Transplant Recipient in a Follow up Clinic: Related and Unrelated Living Donor
Notice bibliographique
Résumé
A cohort retrospective study was conducted on all follow up kidney transplant recipients at Transplant Follow up Clinic from June 16, 2003 to July 15, 2008. The main objective of this study was to find out the demographic pattern of the kidney transplant recipients and type of donors. Among 452 recipients, the transplantation were done in India (449), Germany (2) and in the USA (1) with male to female ratio of 3:1. Kidney donors were unrelated 315 (69.69%), related 134 (29.43%) and some did not disclose 4 (0.88%). Most of the kidney transplantation (93.75%) were done in 45 different hospitals in India and about three quarters (71.7%) of them were operated in the private hospitals in various states of India; only 2 (4.16%) in Germany and 1 (2.08%) in USA. Newar was the largest population 142 (31.4%) and second largest group was Mangol 124 (27.4.4%) that comprised of Gurung, Rai, Magar, Tamang etc. Brahmins were the third largest population 91 (20.1%). In this study the youngest recipients was 14 years and the oldest was of 75 years. The mean age was 41 (SD 13.84). This study showed that 35 (7.7%) died, 8 (1.7%) reported rejection and underwent re-transplantation and 238 patient have lost follow up till early 2008. Kidney transplantation should be promoted as it is cheaper compared to dialysis in the long run. This study found that unrelated kidney donors have outnumbered the related donors in Nepalese kidney transplant recipients which emphasize the importance of unambiguous documentation and also a provision of lawful action against the middle-men if found involved in an illegal kidney related activities in Nepal. Organ transplantation is an important integral part of human health and should be regularize and promote lawfully to protect humans from trafficking for kidney, possible kidnapping, killing and stealing.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».