Changes in kidney function follow living donor nephrectomy
Notice bibliographique
Résumé
Better understanding of kidney function after living donor nephrectomy and how it differs by donor characteristics can inform patient selection, counselling, and follow-up care. To evaluate this, we conducted a retrospective matched cohort study of living kidney donors in Alberta, Canada between 2002-2016, using linked healthcare administrative databases. We matched 604 donors to 2,414 healthy non-donors from the general population based on age, sex, year of cohort entry, urban residence and the estimated glomerular filtration rate (eGFR) before cohort entry (nephrectomy date for donors and randomly assigned date for non-donors). The primary outcome was the rate of eGFR change over time (median follow-up seven years; maximum 15 years). The median age of the cohort was 43 years, 64% women, and the baseline (pre-donation) eGFR was 100 mL/min/1.73 m 2 . Overall, from six weeks onwards, the eGFR increased by +0.35 mL/min/1.73 m 2 per year (95% confidence interval +0.21 to +0.48) in donors and significantly decreased by -0.85 mL/min/1.73 m 2 per year (-0.94 to -0.75) in the matched healthy non-donors. The change in eGFR between six weeks to two years, two to five years, and over five years among donors was +1.06, +0.64, and -0.06 mL/min/1.73 m 2 per year, respectively. In contrast to the steady age-related decline in kidney function in non-donors, post-donation kidney function on average initially increased by 1 mL/min/1.73 m 2 per year attributable to glomerular hyperfiltration, which began to plateau by five years post-donation. Thus, the average change in eGFR over time is significantly different between donors and non-donors.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».