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Enregistrement W2751090440 · doi:10.1111/ajt.14491

Normothermic ex vivo kidney perfusion for graft quality assessment prior to transplantation

2017· article· en· W2751090440 sur OpenAlexaff
J. Moritz Kaths, Mátyás Hamar, Juan Echeverri, Ivan Linares, Peter Urbanellis, Jun Yu Cen, Sujani Ganesh, Luke S. Dingwell, Paul S. F. Yip, Rohan John, Darius Bägli, István Mucsi, Anand Ghanekar, David Grant, Lisa A. Robinson, Markus Selzner

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNovartis
Mots-clésMedicineMachine perfusionTransplantationKidneyUrologyPerfusionRenal functionEx vivoCreatinineKidney transplantationCold storageInternal medicineSurgeryIn vivoLiver transplantationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Normothermic ex vivo kidney perfusion (NEVKP) represents a novel approach for graft preservation and functional improvement in kidney transplantation. We investigated whether NEVKP also allows graft quality assessment before transplantation. Kidneys from 30-kg pigs were recovered in a model of heart-beating donation (group A) after 30 minutes (group B) or 60 minutes (group C) (n = 5/group) of warm ischemia. After 8 hours of NEVKP, contralateral kidneys were resected, grafts were autotransplanted, and the pigs were followed for 3 days. After transplantation, renal function measured based on peak serum creatinine differed significantly among groups (P < .05). Throughout NEVKP, intrarenal resistance was lowest in group A and highest in group C (P < .05). intrarenal resistance at the initiation of NEVKP correlated with postoperative renal function (P < .001 at NEVKP hour 1). Markers of acid-base homeostasis (pH, HCO3–, base excess) differed among groups (P < .05) and correlated with posttransplantation renal function (P < .001 for pH at NEVKP hour 1). Similarly, lactate and aspartate aminotransferase were lowest in noninjured grafts versus donation after circulatory death kidneys (P < .05) and correlated with posttransplantation kidney function (P < .001 for lactate at NEVKP hour 1). In conclusion, assessment of perfusion characteristics and clinically available perfusate biomarkers during NEVKP allows the prediction of posttransplantation graft function. Thus, NEVKP might allow decision-making regarding whether grafts are suitable for transplantation. Normothermic ex vivo kidney perfusion (NEVKP) represents a novel approach for graft preservation and functional improvement in kidney transplantation. We investigated whether NEVKP also allows graft quality assessment before transplantation. Kidneys from 30-kg pigs were recovered in a model of heart-beating donation (group A) after 30 minutes (group B) or 60 minutes (group C) (n = 5/group) of warm ischemia. After 8 hours of NEVKP, contralateral kidneys were resected, grafts were autotransplanted, and the pigs were followed for 3 days. After transplantation, renal function measured based on peak serum creatinine differed significantly among groups (P < .05). Throughout NEVKP, intrarenal resistance was lowest in group A and highest in group C (P < .05). intrarenal resistance at the initiation of NEVKP correlated with postoperative renal function (P < .001 at NEVKP hour 1). Markers of acid-base homeostasis (pH, HCO3–, base excess) differed among groups (P < .05) and correlated with posttransplantation renal function (P < .001 for pH at NEVKP hour 1). Similarly, lactate and aspartate aminotransferase were lowest in noninjured grafts versus donation after circulatory death kidneys (P < .05) and correlated with posttransplantation kidney function (P < .001 for lactate at NEVKP hour 1). In conclusion, assessment of perfusion characteristics and clinically available perfusate biomarkers during NEVKP allows the prediction of posttransplantation graft function. Thus, NEVKP might allow decision-making regarding whether grafts are suitable for transplantation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, 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

Citations76
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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