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Enregistrement W3180118943 · doi:10.1177/20543581211029389

Perioperative Outcomes Following Kidney-Pancreas Transplantation in Alberta, Canada: Research Letter

2021· article· en· W3180118943 sur OpenAlexaffabout
Danielle E. Fox, Robert R. Quinn, Paul E. Ronksley, Tyrone G. Harrison, Hude Quan, David L. Bigam, A. M. James Shapiro, Rachel Jeong, Ngan N. Lam

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeTransplantationIntensive care unitRetrospective cohort studyEmergency medicineIntensive care medicineKidney transplantationCohortSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Simultaneous kidney-pancreas transplantation (SPK) has benefits for patients with kidney failure and type I diabetes mellitus, but is associated with greater perioperative risk compared with kidney-alone transplantation. Postoperative care settings for SPK recipients vary across Canada and may have implications for patient outcomes and hospital resource use. Objective: To compare outcomes following SPK transplantation between patients receiving postoperative care in the intensive care unit (ICU) compared with the ward. Design: Retrospective cohort study using administrative health data. Setting: In Alberta, the 2 transplant centers (Calgary and Edmonton) have different protocols for routine postoperative care of SPK recipients. In Edmonton, SPK recipients are routinely transferred to the ICU, whereas in Calgary, SPK recipients are transferred to the ward. Patients: 129 adult SPK recipients (2002-2019). Measurements: Data from the Canadian Institute for Health Information Discharge Abstract Database (CIHI-DAD) were used to identify SPK recipients (procedure codes) and the outcomes of inpatient mortality, length of initial hospital stay (LOS), and the occurrence of 16 different patient safety indicators (PSIs). Methods: We followed SPK recipients from the admission date of their transplant hospitalization until the first of hospital discharge or death. Unadjusted quantile regression was used to determine differences in LOS, and age- and sex-adjusted marginal probabilities were used to determine differences in PSIs between centers. Results: There were no perioperative deaths and no major differences in the demographic characteristics between the centers. The majority of the SPK transplants were performed in Edmonton (n = 82, 64%). All SPK recipients in Edmonton were admitted to the ICU postoperatively, compared with only 11% in Calgary. There was no statistically significant difference in the LOS or probability of a PSI between the 2 centers (LOS for Edmonton vs Calgary:16 vs 13 days, P = .12; PSIs for Edmonton vs Calgary: 60%, 95% confidence interval [CI] = 0.50-0.71 vs 44%, 95% CI = 0.29-0.59, P = .08). Limitations: This study was conducted using administrative data and is limited by variable availability. The small sample size limited precision of estimated differences between type of postoperative care. Conclusions: Following SPK transplantation, we found no difference in inpatient outcomes for recipients who received routine postoperative ICU care compared with ward care. Further research using larger data sets and interventional study designs is needed to better understand the implications of postoperative care settings on patient outcomes and health care resource utilization.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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