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Enregistrement W2794449837 · doi:10.5489/cuaj.4909

Computed tomography identified factors that preclude living kidney donation

2018· article· en· W2794449837 sur OpenAlexaffvenue
Katerina Mastrocostas, Christina M. Chingkoe, Kenneth T. Pace, Joseph Barfett, Anish Kirpalani, Gevork N. Mnatzakanian, Paraskevi A. Vlachou, Errol Colak

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsymptomaticInstitutional review boardKidneyRenal vein thrombosisRenal cell carcinomaRadiologyTransplantationMedical recordKidney transplantationKidney diseaseRenal veinSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The purpose of this study was to determine the variety and prevalence of renal and non-renal abnormalities detected on multidetector computed tomography (MDCT) that precluded patients from donating a kidney. METHODS: Institutional review board approval was obtained and the requirement for informed consent was waived. A retrospective, single-centre review of 701 patients (444 female, 257 male; age range 18-86 years; mean age 43.2±11.9 years) that underwent renal donor protocol MDCT was conducted. A systematic review of the CT report, records from multidisciplinary renal transplantation rounds, and electronic medical records was performed to determine which patients were approved or declined as live renal donors. If declined as a donor, CT-identified reasons were categorized as abnormalities of renal vasculature, renal parenchyma, collecting system, or extra-renal. RESULTS: A total of 81 patients were excluded as renal donors on the basis of CT findings. Abnormalities of the collecting system accounted for the most frequent cause of exclusion (n=41), with asymptomatic renal calculi being detected in 39 patients. Complex vascular anatomy and vascular abnormalities resulted in the exclusion of 29 patients. Supernumerary arteries and early arterial branching resulted in the exclusion of 20 patients, while renal vein anomalies leading to exclusion were uncommon (n=2). Abnormalities of renal parenchyma resulted in the exclusion of nine patients. Three patients were diagnosed with autosomal dominant polycystic kidney disease, two patients had renal cell carcinoma, and two patients had areas of cortical scarring. A complex cystic lesion requiring surveillance imaging was encountered in one patient and a large area of renal infarction related to prior adrenalectomy was demonstrated in one patient. Extra-renal abnormalities leading to exclusion were limited to two patients with pulmonary nodules. CONCLUSIONS: MDCT plays a critical role in the preoperative assessment of potential renal donors by identifying contraindications to donor nephrectomy and providing accurate vascular mapping. This study is anticipated to be informative for those involved in the workup of potential living renal donors by quantifying the incidence and reasons for donor exclusion identified on CT.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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