A Multicenter Study: North American Islet Donor Score in Donor Pancreas Selection for Human Islet Isolation for Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Selection of an optimal donor pancreas is the first key task for successful islet isolation. We conducted a retrospective multicenter study in 11 centers in North America to develop an islet donor scoring system using donor variables. The data set consisting of 1,056 deceased donors was used for development of a scoring system to predict islet isolation success (defined as postpurification islet yield >400,000 islet equivalents). With the aid of univariate logistic regression analyses, we developed the North American Islet Donor Score (NAIDS) ranging from 0 to 100 points. The c index in the development cohort was 0.73 (95% confidence interval 0.70-0.76). The success rate increased proportionally as the NAIDS increased, from 6.8% success in the NAIDS < 50 points to 53.7% success in the NAIDS ≥ 80 points. We further validated the NAIDS using a separate set of data consisting of 179 islet isolations. A comparable outcome of the NAIDS was observed in the validation cohort. The NAIDS may be a useful tool for donor pancreas selection in clinical practice. Apart from its utility in clinical decision making, the NAIDS may also be used in a research setting as a standardized measurement of pancreas quality.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».