"First, do no harm": monitoring outcomes during the transition from open to laparoscopic live donor nephrectomy in a Canadian centre.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: During the learning curve for laparoscopic live donor nephrectomy (LLDN), donor morbidity and poorer graft function may be increased. To minimize these risks, a dedicated team of laparoscopic, urologic and transplant specialists worked together to introduce the technique. This study was undertaken to validate this approach by comparing donor and recipient outcomes and studying our learning curve during the transition from open (OLDN) to LLDN. METHODS: We compared 59 LLDNs with 34 OLDNs performed for adult recipients. Data were collected prospectively for LLDN and retrospectively for OLDN. We compared donor outcomes and recipient graft function in the 2 groups, and we used the cumulative sum (CUSUM) method to generate learning curves; p < 0.05 was considered statistically significant. RESULTS: From the donor standpoint, the complication rate was 10% in the laparoscopic group, compared with 21% in the open group. Length of stay was shorter after LLDN (3 v. 5 d, p < 0.001). Among the recipients, there were no significant differences in the incidences of ureteral complications, delayed graft function (DGF), creatinine levels, acute rejection or patient and graft survival. When we used the incidence of DGF after OLDN as a benchmark, CUSUM analysis revealed a downward inflection point for DGF after 30 cases, consistent with an improvement in performance. CONCLUSION: At our institution, a team approach has allowed the safe introduction of LLDN without a significant negative impact on recipient outcomes and with a reduction in donor length of stay. Using DGF as an outcome, we observed improved performance after 30 cases.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».