Effects of donor cause of death, ischemia time, inotrope exposure, troponin values, cardiopulmonary resuscitation, electrocardiographic and echocardiographic data on recipient outcomes: A review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart transplantation has become standard of care for pediatric patients with either end-stage heart failure or inoperable congenital heart defects. Despite increasing surgical complexity and overall volume, however, annual transplant rates remain largely unchanged. Data demonstrating pediatric donor heart refusal rates of 50% suggest optimizing donor utilization is critical. This review evaluated the impact of donor characteristics surrounding the time of death on pediatric heart transplant recipient outcomes. METHODS: An extensive literature review was performed to identify articles focused on donor characteristics surrounding the time of death and their impact on pediatric heart transplant recipient outcomes. RESULTS: Potential pediatric heart transplant recipient institutions commonly receive data from seven different donor death-related categories with which to determine organ acceptance: cause of death, need for CPR, serum troponin, inotrope exposure, projected donor ischemia time, electrocardiographic, and echocardiographic results. Although DITs up to 8 hours have been reported with comparable recipient outcomes, most data support minimizing this period to <4 hours. CVA as a cause of death may be associated with decreased recipient survival but is rare in the pediatric population. Otherwise, however, in the setting of an acceptable donor heart with a normal echocardiogram, none of the other data categories surrounding donor death negatively impact pediatric heart transplant recipient survival. CONCLUSIONS: Echocardiographic evaluation is the most important donor clinical information following declaration of brain death provided to potential recipient institutions. Considering its relative importance, every effort should be made to allow direct image visualization.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».