Risk of Nephrectomy in Previous Living Kidney Donors
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Background For patients with a solitary kidney, such as living kidney donors, the surgical treatment of renal tumors may result in loss of function of the remaining kidney. Methods We conducted a retrospective, matched cohort study to determine the long-term risk of partial or total nephrectomy in previous living kidney donors compared to healthy nondonors. We reviewed the predonation charts for all living kidney donors in Ontario, Canada between 1992 and 2010 and linked this information to provincial healthcare databases. Results We matched 2119 donors to 21190 nondonors from the general population with similar baseline health. The median length of follow-up was 9.5 years (maximum 21.7 years). The rate of nephrectomy in follow-up was lower in donors versus nondonors (0 vs. 1.78 per 10000 person years; P = 0.037). In a subset of 1773 donors matched to 1773 healthy nondonors with renal imaging (median follow-up 7.6 years, maximum 21.0 years), the rate of nephrectomy was not statistically different in donors versus nondonors (0 vs. ≤5 per 10000 person years; P > 0.08). Conclusion No living kidney donor in our cohort received a partial or total nephrectomy of their remaining kidney during our follow-up period. Although we will continue to follow people in this study, these interim results are reassuring for the safety of kidney donation. The authors determine the long-term risk of partial or total nephrectomy in prior living kidney donors compared to healthy nondonors. The rate of nephrectomy was not statistically different in donors vs nondonors and these interim results confirm the safety of kidney donation.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».