Metabolic, cardiovascular, and substance use evaluation of living kidney donor candidates: US practices in 2017
Notice bibliographique
Résumé
We surveyed US transplant centers to assess practices regarding the evaluation and selection of living kidney donors based on metabolic, cardiovascular, and substance use risk factors. Our companion article describes renal aspects of the evaluation. Response rate was 31%. Compared with 2005, programs have become more accepting of hypertensive candidates: 65% in 2017% vs 41% in 2005 consider candidates with hypertension well controlled with 1 medication. One notable exception is black hypertensive candidates, who are frequently excluded regardless of severity. The most common body mass index (BMI) cutoff remains 35 kg/m2, and fewer programs now consider candidates with BMI >40 kg/m2. A 2-hour oral glucose tolerance test of ≥140 mg/dL remains the most common criterion for exclusion of prediabetic candidates. One quarter to one third of programs exclude based on isolated cardiac abnormalities, such as mild aortic stenosis; a similar proportion consider these candidates only if older than 50 years. Cigarette or marijuana smoking are infrequently criteria for exclusion, although 45% and 37% programs, respectively, require cessation 4 weeks prior to surgery. In addition to providing an overview of current practices in living kidney donor evaluation, our study highlights the importance of research evaluating outcomes with various comorbidities to guide 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».