Application of the 2017 KDIGO Guideline for the Evaluation and Care of Living Kidney Donors to Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
The Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) 2017 "Clinical Practice Guideline on the Evaluation and Care of Living Kidney Donors" was developed to assist medical professionals who evaluate living kidney donor candidates and provide care before, during, and after donation. This guideline Work Group concluded that a comprehensive approach to donor candidate risk assessment should replace eligibility decisions on the basis of assessments of single risk factors in isolation. To address all issues important to living donors in a pragmatic and comprehensive guideline, many of the guideline recommendations were on the basis of expert consensus opinion even when no direct evidence was available. To advance available evidence, original data analyses were also undertaken to produce a "proof-of-concept" risk projection model for kidney failure. This was done to illustrate how the community can advance a new quantitative framework of risk that considers each candidate's profile of demographic and health characteristics. A public review by stakeholders and subject matter experts as well as industry and professional organizations informed the final formulation of the guideline. This review highlights the guideline framework, key concepts, and recommendations, and uses five patient scenarios and 12 guideline statements to illustrate how the guideline can be applied to support living donor evaluation and care in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».