Assessment of perioperative surgical complications in pediatric kidney transplantation: A comparison of pre‐emptive and post‐dialysis recipients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether there is a benefit to pre-emptive kidney transplantation in reducing surgical complications in pediatric population. METHODS: A retrospective review of kidney transplantations in our institution from 2000 to 2015 was performed. Intra- and postoperative complication rates and one-year graft survival were compared in their respective donor type groups (pre-emptive DD vs post-dialysis DD; pre-emptive LD vs post-dialysis LD). RESULTS: A total of 318 patients were identified (pre-emptive DD, n = 21; post-dialysis DD, n = 145; pre-emptive LD, n = 54; post-dialysis LD, n = 98). Between the DD groups, post-dialysis DD group was more likely to be female (P = 0.017). There was no difference in rates of intraoperative complications or graft loss (P = 0.365 and 1.000, respectively). Post-dialysis DD groups were more likely to have postoperative complications (9.5% vs 35.1%, P = 0.023), but no difference in complications with Clavien-Dindo grade 3 or higher was found (P = 0.130). Between the LD groups, post-dialysis LD group was more likely to be females (P = 0.017) and with intrinsic renal (non-urological/structural) ESRD etiology (P = 0.003). There was no difference in rates of intra-and postoperative complications or graft loss (P = 0.353, P = 0.605, and P = 0.616, respectively). CONCLUSIONS: Overall, there are similar perioperative complication rates between pediatric pre-emptive and post-dialysis kidney transplant recipients.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».