Kidney transplant outcomes after medical assistance in dying
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: After nearly four years of Canadian experience with medical assistance in dying (MAID), the clinical volume of organ transplantation following MAID remains low. This is the first Canadian report evaluating recipient outcomes from kidney transplantation following MAID. METHODS: This was a retrospective review of the first nine cases of kidney transplants following MAID at a Canadian transplant center. RESULTS: Nine patients underwent MAID followed by kidney retrieval during the study period. Their diagnoses were largely neuromuscular diseases. The mean warm ischemic time was 20 minutes (standard deviation [SD] 7). The nine recipients had a mean age of 60 (SD 19.7). The mean cold ischemic time was 525 minutes (SD 126). Delayed graft function occurred in only one patient out of nine. The mean 30-day creatinine was 124 umol/L (SD 52). The mean three-month creatinine was 115 umol/L (SD 29). CONCLUSIONS: We report nine cases of kidney transplantation following MAID. The process minimized warm ischemia, resulting in low delayed graft function rates, and acceptable post-transplant outcomes. Further large-scale research is necessary to optimize processes and outcomes in this novel clinical pathway.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».