Impact of Deceased Donor Management on Donor Heart Use and Recipient Graft Survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current risk-adjusted models used to predict donor heart use and cardiac graft survival from organ donors after brain death (DBDs) do not include bedside critical care data. We sought to identify novel independent predictors of heart use and graft survival to better understand the relationship between donor management and transplantation outcomes. STUDY DESIGN: We conducted a prospective observational study of DBDs managed from 2008 to 2013 by 10 organ procurement organizations. Demographic data, critical care parameters, and treatments were recorded at 3 standardized time points during donor management. The primary outcomes measures were donor heart use and cardiac graft survival. RESULTS: From 3,433 DBDs, 1,134 hearts (33%) were transplanted and 969 cardiac grafts (85%) survived after 684 ± 392 days of follow-up. After multivariable analysis, independent positive predictors of heart use included standard criteria donor status (odds ratio [OR] 3.93), male sex (OR 1.68), ejection fraction > 50% (OR 1.64), and partial pressure of oxygen to fraction of inspired oxygen ratio > 300 (OR 1.31). Independent negative predictors of heart use included donor age (OR 0.94), BMI > 30 kg/m2 (OR 0.78), serum creatinine (OR 0.83), and use of thyroid hormone (OR 0.78). As for graft survival, after controlling for known recipient risk factors, thyroid hormone dose was the only independent predictor (OR 1.04 per μg/h). CONCLUSIONS: Modifiable critical care parameters and treatments predict donor heart use and cardiac graft survival. The discordant relationship between thyroid hormone and donor heart use (negative predictor) vs cardiac graft survival (positive predictor) warrants additional investigation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».