Renal Dysfunction After Liver Transplantation: Effect of Donor Type
Notice bibliographique
Résumé
Recipients of donation after circulatory death (DCD) grafts are reportedly at higher risk of developing renal dysfunction after liver transplantation (LT). We compared the development of acute kidney injury (AKI) and chronic kidney disease (CKD) after LT in recipients of DCD versus donation after brain death (DBD) or living donor liver transplantation (LDLT) livers. Adult recipients of DBD, LDLT, and DCD between 2012 and 2016 at Toronto General Hospital were included. AKI was defined as a post-LT increase of serum creatinine (sCr) ≥26.5 µmol/L within 48 hours or a ≥50% increase from baseline, and CKD was defined as an estimated glomerular filtration rate <60 mL/minute for >3 months. A total of 681 patients (DCD, n = 57; DBD, n = 446; and LDLT, n = 178) with similar baseline comorbidities were included. Perioperative AKI (within the first 7 postoperative days) was observed more frequently in the DCD group (61%; DBD, 40%; and LDLT, 44%; P = 0.01) and was associated with significantly higher peak AST levels (P < 0.001). Additionally, patients in the DCD group had a significantly higher peak sCr (P < 0.001) and a trend toward higher rates of AKI stage 3 (DCD, 33%; DBD, 21%; LDLT, 21%; P = 0.11). The proportions of recovery from AKI (DCD, 77%; DBD, 72%; LDLT, 78%; P = 0.45) and patients developing CKD (DCD, 33%; DBD, 32%; LDLT, 32%; P = 0.99) were similar. Nevertheless, patients who received DCD or DBD LT and required perioperative renal replacement therapy showed significantly lower patient survival in multivariate analysis (hazard ratio, 7.90; 95% confidence interval, 4.51-13.83; P < 0.001). In conclusion, recipients of DCD liver grafts experience higher rates of short-term post-LT renal dysfunction compared with DBD or LDLT. Additional risk factors for the development of severe kidney injury, such as high Model for End-Stage Liver Disease score, massive transfusions, or donor age ≥60 years should be avoided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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)
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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 ».