The Prognostic Implications of Renal Function Recovery and Delayed Graft Function in Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In the general population, lack of renal function recovery (RFR), 90 days after acute kidney injury (AKI) is a contributor to inferior renal outcomes and mortality. Ischemia and reperfusion during kidney transplantation (KT) contributes to AKI and delayed graft function (DGF), a severe form of AKI. Our aim was to analyze the long-term prognostic implications of RFR at 90 days, in recipients with and without DGF. Methods This was a retrospective analysis of adult deceased donor KT recipients (1996 -2016). Outcome of interest was death censored graft failure (DCGF). RFR was calculated using the formula (observed eGFR/predicted eGFR) X 100. Predicted eGFR was half of the donor eGFR plus pre-emptive recipient eGFR, and observed eGFR was the average of 3 best values, 90 days post-KT. Grafts with primary non-function were excluded. The Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration prediction equation was used to determine the eGFR. Results 941 KT recipients were eligible for analysis, of which 25% had DGF. RFR was divided into 3 tertiles <75% (360), 75-100% (218) and >100% (363). Higher DCGF was noted in recipients that developed DGF, and had RFR<75% (Figure 1). In recipients that developed DGF, RFR had no further prognostic implications on DCGF (Table 1). However, in those that did not develop DGF, RFR<75% was associated with an 82% and 89% higher DCGF in univariate and multivariate analysis, respectively.Conclusion In recipients that do not develop DGF, 90-day RFR<75% was associated with DCGF. This indicates the prognostic relevance of RFR as a short-term outcome as most KT do not develop DGF. We propose that to truly capture the impact of AKI and ischemia and reperfusion injury during the transplantation surgery, one must quantify RFR over 90 days after KT.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».