Donor insulin therapy predicts early graft outcomes in pancreas and islet transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Organ donors frequently develop hyperglycaemia, which is managed with insulin on intensive care. It is unclear what proportion of this hyperglycaemia is caused by reversible insulin resistance and how much is caused by beta-cell death. We hypothesised that Donor Insulin Use (DIU) on intensive care is a predictor of pancreas and islet transplant outcomes.<br/>Methods: Data on organ donors from the United Kingdom (UK) Transplant Registry was linked with regional data from our solid organ pancreas transplant (SPT) programme (2010-2015) and with national data from the UK Islet Transplant Consortium (2008-2016). Regression models determined associations between DIU and 3-month graft function and survival. <br/>Results: In 168 SPT recipients, DIR was associated with a higher rate of early graft loss from non-technical failure (failure rate: DIR vs. no-DIR: 6/71 [8.5%] vs 1/97 (1.0%], odds ratio, 95% CI: 8.9, 1.04-75.3, p=0.046) and lower 72-hours post-transplantation c-peptide (n=46; DIU vs. no-DIR: 1431 (1117) vs. 2496 (1702) pmol/L, p=0.005). In 91 islet cell transplant (ICT) recipients, DIR was associated with a higher 3-month HbA1c (n=74; DIU vs. no-DIU: 51 (15) vs. 45 (9) mmol/mol, p=0.044) and a higher 90-minute stimulated glucose levels (n=74, 15.9 (6.3) vs. 12.7 (4.3) mmol/l, p=0.012). <br/>Conclusion: In SPT and ICT recipients, DIU in intensive care is adversely related to measures of graft loss and function. Clinicians should be aware that DIU could be a marker of beta-cell death in donor pancreata. However, it would be premature to change clinical practice based on these preliminary data. Further research is required to; a) assess whether DIU can improve the prediction of graft outcomes; and b) develop objective tests of beta-cell death in potential donor pancreata. <br/>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».