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Enregistrement W3011448444 · doi:10.1002/lt.25755

Renal Dysfunction After Liver Transplantation: Effect of Donor Type

2020· article· en· W3011448444 sur OpenAlexaffabout
Dagmar Kollmann, Shuet Fong Neong, Roizar Rosales, Bettina E. Hansen, Gonzalo Sapisochín, Stuart A. McCluskey, Mamatha Bhat, Mark S. Cattral, Les Lilly, Ian D. McGilvray, Anand Ghanekar, David Grant, Markus Selzner, Florence Wong, Nazia Selzner

Notice bibliographique

RevueLiver Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver transplantationTransplantationHepatic dysfunctionInternal medicineGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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