Overweight Kidney Donors Gain Weight after Donation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Living kidney donors remain at low risk of end stage kidney disease but obese and overweight donors' risk is increased. We aimed to describe the trajectory of weight changes pre/post donation to aid in donor risk assessment. Methods A single center retrospective chart review from 1/2009-12/2017 was performed. Demographics, height and weight measures from hospital and clinic visits were collected. Patients were categorized by BMI (kg/m2) at time of donation. Mean weight at time of initial assessment, kidney donation, 12 mos follow-up and last follow-up were calculated. Paired t-tests compared mean differences in weight at kidney donation relative to other time points. Results 195 donors were included for analysis. Mean (SD) age was 47±13 years and 73% were female. At donation, 2 patients (1.0%) had BMI <18.5 kg/m2 (underweight); 49 (25.1%) BMI 18.5-24.9 (healthy weight); 85 (43.6%) BMI 25-29.9 (overweight); 46 (23.6%) BMI 30-34.9 (Class 1 Obesity); 13 (6.7%) BMI 35-39.9 (Class 2 Obesity). Weight loss occurred prior to donation in the BMI 18.5-24.9 group and did not change post-donation. Significant weight gain occurred following donation in patients with BMI ≥ 25 (P<0.0001). Conclusions Despite KDIGO recommendations that obese and overweight patients pursue weight loss before donation and donors maintain a healthy weight after donation, this is not what occurred. Significant weight gain occurred in patients with BMI ≥ 25 at donation. This finding may influence donor risk assessment. Our results highlight the need for effective weight loss interventions both pre- and post-donation.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».