Dosing of indocyanine green for intraoperative laser fluorescence angiography in kidney transplantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sufficient blood supply is a crucial factor determining postoperative allograft function in kidney transplantation. Therefore, besides the surgeon's individual impression, a method for evaluating the quality of the organ's microperfusion is required. Laser fluorescence angiography with indocyanine green (ICG) is an emerging tool for this purpose. However, no reproducible quantification of ICG fluorescence has been performed in transplantation so far. METHODS: system (NOVADAQ, Canada) was employed for quantitative assessment of allograft microperfusion. ICG was administered systemically 5 minutes after reperfusion applying doses between 0.25 and 0.01 mg ICG per kg body weight. Quantitative assessment was performed with the implemented SPY-Q Software. RESULTS: A total of 57 kidney recipients were included in two centers. The generated curves showing ICG IN and EgR were not evaluable due to oversensing when doses exceeded 0.02 mg per kg body weight. CONCLUSIONS: Fluorescence angiography with ICG is an emerging tool for the intraoperative quality control and evaluation of microperfusion in kidney transplantation. A dose of 0.02 mg ICG per kg body weight is recommended to ensure the quantitative assessment with SPY-Q.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».