Missed opportunities for DCD kidney donors: Evaluation of warm ischemic time and associated functional warm ischemic time
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many transplant centers utilize a hard cutoff of 2 hours of warm ischemic time (WIT), defined as the time from withdrawal of life-sustaining measures to cold organ flush, to exclude donation after circulatory determination of death (DCD) kidney donation. As a result, almost a quarter of withdrawals to retrieve DCD organs fail to produce kidney transplants in Ontario. In order to assess our ability to increase organ yield, we wanted to characterize WIT and functional WIT (fWIT, time from systolic blood pressure <50 mm Hg to cold organ flush), as well as determine the time at which potential donors eventually die in those that did not become organ donors. METHODS: A retrospective review of all DCD kidney donors in Ontario was performed utilizing the Trillium Gift of Life Database from April 2013 to February 2018. RESULTS: Of 350 DCD kidney donors analyzed, 46.9% had < 0.5 hours, 51.7% between 0.5 and 2 hours, and 1.4% >2 hours of WIT. In each of these categories (WIT <0.5 hours, 0.5-2 hours and >2 hours), the percentage of patients with fWIT <30 minutes was 100%, 94.4%, and 100%, respectively (P = NS). There were 106 potential donors who did not end up donating due to WIT >2 hours. Of these, 20.8% died between 2 and 4 hours, 10.4% between 4 and 6 hours, and 68.8% beyond 6 hours. DISCUSSION: The percentage of donors with fWIT >30 minutes did not increase with increasing WIT in DCD donors that went on to donate organs. These data support assessment of waiting up to 4 hours for DCD kidney donation as long as fWIT remains low.
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 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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».