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Enregistrement W2340002372

Allocation of renal grafts to older recipients does not result in loss of functioning graft-years.

2011· article· en· W2340002372 sur OpenAlexaff
Dionisios Vrochides, Mazen Hassanain, Peter Metrakos, Jean Tchervenkov, Prosanto Chaudhury, Gabriel Chan, Steven Paraskevas

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLife expectancyKidneyKidney transplantationSurgeryGroup BKidney transplantInternal medicinePopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most deceased donor kidney allocation protocols are based on waiting time and do not take into account either recipient's life expectancy. This study investigates whether graft survival is affected by patient life expectancy. METHODS: A total of 640 adult kidney transplants were performed. Recipients were divided in group A (patients ≤ 50 years) and group B (patients > 50 years). The status of graft+recipient combination was characterized as: a) deceased recipient with functional graft, b) alive recipient with functional graft and c) deceased or alive recipient with nonfunctional graft. RESULTS: Mean kidney recipient survival was 15.15 (95% CI: 14.54, 15.77) and 12.40 (95% CI: 11.47, 13.33) years for groups A and B respectively (p < 0.0001). Mean graft survival was 13.62 (95% CI: 12.81, 14.43) and 12.42 (95% CI: 11.59, 13.25) years for groups A and B respectively (p=0.6516). Non-functional grafts were identified in 18.4% (n=57) and 16.4% (n=54) of group A and B respectively. CONCLUSIONS: Allocation of renal grafts to older patients does not result in significant loss of graft-years. Recipients' life expectancy has a small impact on graft survival. We should not deviate from the basic principles of equality, when kidney allocation systems are designed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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