Expanding living kidney donor criteria with ex-vivo surgery for renal anomalies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Renal transplantation remains the gold standard treatment for end-stage renal disease, with living donor kidneys providing the best outcomes in terms of allograft survival. As the number of patients on the waitlist continues to grow, solutions to expand the donor pool are ongoing. A paradigm shift in the eligibility of donors with renal anomalies has been looked at as a potential source to expand the living donor pool. We sought to determine how many patients presented with anatomic renal anomalies at our transplant centre and describe the ex-vivo surgical techniques used to render these kidneys suitable for transplantation. METHODS: A retrospective review was performed of all patients referred for surgical suitability to undergo laparoscopic donor nephrectomy between January 2011 and January 2015. Patient charts were analyzed for demographic information, perioperative variables, urological histories, and postoperative outcomes. RESULTS: 96 referrals were identified, of which 81 patients underwent laparoscopic donor nephrectomy. Of these patients, 11 (13.6%) were identified as having a renal anomaly that could potentially exclude them from the donation process. These anomalies included five patients with unilateral nephrolithiasis, four patients with large renal cysts (>4 cm diameter), one patient with an angiomyolipoma (AML) and one patient with a calyceal diverticulum filled with stones. A description of the ex-vivo surgical techniques used to correct these renal anomalies is provided. CONCLUSIONS: We have shown here that ex-vivo surgical techniques can safely and effectively help correct some of these renal anomalies to render these kidneys transplantable, helping to expand the living donor pool.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».