Evolving Medical Imaging Techniques for the Assessment of Delayed Graft Function: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Delayed graft function (DGF) is a significant complication that contributes to poorer graft function and shortened graft survival. In this review, we sought to evaluate the current and emerging role of medical imaging modalities in the assessment of DGF and how it may guide clinical management. SOURCES OF INFORMATION: PubMed, Google Scholar, and ClinicalTrial.gov up until February 2021. METHODS: This narrative review first examined the pathophysiology of DGF and current clinical management. We then summarized relevant studies that utilized medical imaging to assess posttransplant renal complications, namely, DGF. We focused our attention on noninvasive, evolving imaging modalities with the greatest potential for clinical translation, including contrast-enhanced ultrasound (CEUS) and multiparametric magnetic resonance imaging (MRI). KEY FINDINGS: A kidney biopsy in the setting of DGF can be used to assess the degree of ischemic renal injury and to rule out acute rejection. Biopsies are accompanied by complications and may be limited by sampling bias. Early studies on CEUS and MRI have shown their potential to distinguish between the 2 most common causes of DGF (acute tubular necrosis and acute rejection), but they have generally included only small numbers of patients and have not kept pace with more recent technical advances of these imaging modalities. There remains unharnessed potential with CEUS and MRI, and more robust clinical studies are needed to better evaluate their role in the current era. LIMITATIONS: The adaptation of emerging approaches for imaging DGF will depend on additional clinical trials to study the feasibility and diagnostic test characteristics of a given modality. This is limited by access to devices, technical competence, and the need for interdisciplinary collaborations to ensure that such studies are well designed to appropriately inform clinical decision-making.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».