Factors Associated With Prolonged Warm Ischemia Time Among Deceased Donor Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prolonged warm ischemia time (WIT) is associated with graft failure and mortality, however less is known about factors associated with prolonged WIT. METHODS: In a cohort of United States deceased donor kidney transplant recipients identified using the Scientific Registry of Transplant Recipients (Jan 2005-Dec 2013), we identified factors associated with prolonged WIT (defined as ≥ 30 minutes versus 10-30 minutes) using hierarchical multilevel models adjusting for center effect, and WIT as a continuous variable using multiple linear regression of log-transformed data. RESULTS: Among 55 829 patients, potentially modifiable risk factors associated with prolonged WIT included increased recipient body mass index (BMI) (odds ratio [OR], 1.57; 95% confidence interval [CI], 1.44-1.72 for BMI > 35), right donor kidney (OR, 1.14; 95% CI, 1.08-1.19), and a prolonged cold ischemic time (OR, 1.23; 95% CI, 1.13-1.33 for cold ischemia time > 24 hours). Transplanting a right kidney into an obese recipient further prolonged WIT (OR, 1.75; 95% CI, 1.55-1.98; for BMI > 35), increasing overall WIT by 11.0%. There was no correlation between median WIT for a given center and annual center transplant rate (pairwise correlation coefficient, 0.0898). CONCLUSIONS: In conclusion, several modifiable factors are associated with prolonged WIT and may represent strategies to improve WIT and subsequent posttransplant outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».