Super-Minimal Incision Technique in Pediatric Kidney Transplantation: A Paired Kidney Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Recently, the demand for minimally invasive techniques in kidney transplantation (MIKT) has increased. However, there is only a limited number of studies on MIKT, especially in pediatric kidney transplants. Hence, we evaluated whether there is a difference between the super-minimal incision technique in pediatric kidney transplantation (SMIPKT) and conventional kidney transplantation (CKT). Methods Between December 2018 and November 2021, 34 patients who underwent pediatric kidney transplantation with a follow-up of 1 month were enrolled. A paired kidney analysis was performed to minimize donor variability and bias. The SMIPKT and CKT groups included 17 patients. Results There was no difference in baseline clinical characteristics, including age, sex, the donor/ recipient weight ratio (DRWR), choice of dialysis modality, pretransplant dialysis time, BMI, renal artery number, cause of ESRD, DGF, length of the kidney and cold ischemic time, tacrolimus concentration at 3 and 7 days, serum creatinine at 1 month and postoperative complication rate between the SMIPKT and CKT groups (all P > 0.05). However, the length of the incision, operation time, intraoperative bleeding, postoperative drainage volume within 24 h and Vancouver scar scale at 1 month were statistically significant (all P < 0.05). Conclusion Compared with CKT, our results indicated that SMIPKT showed more satisfactory cosmetic results, shorter SMIPKT operating time, and reduced intraoperative bleeding and postoperative drainage volume within 24 h. There were also no statistical differences in postoperative complications. Hence, we suggest that SMIPKT is an appropriate method for pediatric kidney transplantation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».