Early experience with hypothermic machine perfusion of living donor kidneys - a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Although hypothermic machine perfusion (HMP) has been shown to be beneficial to deceased donor kidneys, the effect of HMP on living donor kidneys (LDK) is unknown. LDK are subjected to minutes of normothermic ischemia at the time of recovery. Comparison of 16 LDK preserved by HMP with 16 LDK preserved by static cold storage (SCS). Outcomes of interest are resistive indices (RI), both while on HMP and postoperatively, and creatinine clearance (CrCl). Injury markers NGAL and LDH were seen in the perfusate of LDK in amounts similar to what is found for donation after neurological determination of death kidneys. Compared to SCS kidneys, CrCl was significantly higher in the HMP group from days 2 through 7 post-transplant [ie: day 7 (78.8 ± 5.4 vs. 54.0 ± 4.6 ml/min, P = 0.005)]. CrCl at 1 year was higher in the HMP group (81.2 ± 5.8 vs. 70.0 ± 5.3 ml/min, P = 0.03). Early post-transplant RI was significantly lower in the HMP group (0.61 ± 0.02 vs. 0.71 ± 0.02, P < 0.0001). Our data support the assertion that injury does occur during LDK procurement and suggest that some of this injury may be reversed with HMP, resulting in more favorable early RI and graft function compared to SCS kidneys.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».