Identification of factors predicting loss of renal differential function on the operated kidney after laparoscopic partial nephrectomy
Notice bibliographique
Résumé
e16015 Background: Partial nephrectomy (PN) is now the gold standard for small renal mass of less than 4 cm since it prevents renal insufficiency that may occur with radical nephrectomy. The impact of warm ischemis time (WIT) on the operated kidney's renal differential function (RDF) have been poorly studied in the litterature, especially when WIT is less than 30 minutes. We evaluated the effect of WIT and other perioperative factors on RDF function assessed by pre- and post-operative renal scintigraphy. Methods: Between 2003 and 2008, 182 laparoscopic PN were performed by a single surgeon on patients with two kidneys. Among those, 56 had a MAG3-lasix renal scintigraphy pre- and post-operatively between 7 and 14 days. Data were collected prospectively. Loss in RDF is calculated as follow: Loss in RDF=(RDF preoperatively-RDF postoperatively/RDF preoperatively) × 100. Results: Medians for age, pre- op creatinine, pre-op GFR (Cockroft formula) and tumor CT-size were 61 years, 83 μM, 83,2 ml/min and 26 mm, respectively. Median WIT and pre-operative RDF were 30 minutes and 50%. Median loss of RDF after surgery was 24%. In multivariate analysis, low pre-operative RDF, WIT and intrarenal location of the tumor were associated with a statistically significant loss of RDF (p<0.05). Age, pre-op GFR, tumor CT-size, diabetes and HTN did not predict loss in RDF. Fitting the relative RDF loss versus WIT to a polynomial curve suggests that the rate of loss in RDF increase with WIT. The point of inflection of the polynomial curve (reflecting the maximal change in rates of loss in RDF) was estimated to be at 32 minutes. Linear regression curves show that loss in RDF rate is 0.8% per minute when WIT is less than 32 minutes and 1.3 % per minute when WIT is more or equal to 32 minutes. Conclusions: We show that a WIT of less than 32 minutes optimizes the chances of preserving RDF of the operated kidney and that the rate of loss in RDF is higher above 32 minutes. Finally, higher loss in RDF must be expected if the patient has a low pre-operative RDF and intrarenal location of the tumor. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».