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Enregistrement W3000336436 · doi:10.1097/tp.0000000000003106

Novel Organ Perfusion and Preservation Strategies in Transplantation – Where Are We Going in the United Kingdom?

2020· review· en· W3000336436 sur OpenAlexaff
Stephen O’Neill, Sanket Srinivasa, Chris Callaghan, Christopher J.E. Watson, John H. Dark, Andrew J. Fisher, Colin Wilson, Peter J. Friend, Rachel Johnson, John Forsythe, Rutger J. Ploeg, Darius F. Mirza, Stephen J. Wigmore, Gabriel C. Oniscu

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMachine perfusionPerfusionMedicineTransplantationIntensive care medicineOrgan transplantationKidneyClinical trialSurgeryCardiologyInternal medicineLiver transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review article focuses on current clinical outcomes with novel perfusion strategies in organ transplantation. Broadly, these approaches can be divided into in situ regional perfusion in the donor and ex situ machine perfusion of individual organs. In both settings, hypothermic and normothermic techniques are in clinical use. Evidence from full text articles, abstracts, and data presented at scientific meetings has been considered. Animal studies have been excluded. The review focuses on kidney, liver, pancreas, heart, and lungs. The level of evidence ranges from quasi-experimental work in human pancreas to multiple meta-analyses of Randomized Controlled Trials for hypothermic machine perfusion of kidneys. The data in this review were presented to experts in organ perfusion and preservation at the National Health Service Blood and Transplant Preservation and Perfusion Future Strategy Summit in London in October 2018. The outcomes of the meeting are discussed in the review after due consideration of the available evidence base.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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