The role of bariatric surgery on kidney transplantation: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Obesity (body mass index [BMI] >35 kg/m2) remains a relative contraindication for kidney transplant, while patients after kidney transplantation (KTX) are predisposed to obesity. The present study aims to investigate the role of bariatric surgery in improving transplant candidacy in patients prior to KTX, as well its safety and efficacy in KTX patients postoperatively. Methods: A systematic search was conducted up to March 2020. Both comparative and non-comparative studies investigating the role of bariatric surgery before or after KTX were considered. Outcomes included change in BMI, rates of mortality and complications, and the rate of patients who underwent KTX following bariatric surgery. Pooled estimates were calculated using the random effects meta-analysis of proportions. Results: Twenty-one studies were eligible for final review; 11 studies investigated the role of bariatric surgery before KTX. The weighted mean BMI was 43.4 (5.7) kg/m2 at baseline and 33.9 (6.3) kg/m2 at 29.1 months followup. After bariatric surgery, 83% (95% confidence interval [CI] 57–99) were successfully listed for KTX and 83% (95% CI 65–97) patients subsequently received successful KTX. Ten studies investigated the role of bariatric surgery after kidney transplant. Weighted mean baseline BMI was 43.8 (2.2) kg/m2 and mean BMI at 19.5 months followup was 34.2 (6.7) kg/m2. Overall, all-cause 30-day mortality was 0.5% for both those who underwent bariatric surgery before or after receiving a KTX. The results of this study are limited by the inclusion of only non-randomized studies, limited followup, and high heterogeneity. Conclusions: Bariatric surgery may be safe and effective in reducing weight to improve KTX candidacy in patients with severe obesity and can also be used safely following KTX.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».