Predicted heart mass for size matching in obese heart transplant donors and recipients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Predicted heart mass (PHM) was neither derived nor evaluated in an obese population. Our objective was to evaluate size mismatch using actual body weight or ideal body weight (IBW)‐adjusted PHM on mortality and risk assessment. Methods We conducted a retrospective cohort study of adult recipients with BMI ≥30 kg/m 2 or recipients of donors with BMI≥30 kg/m 2 from the ISHLT registry. We used multivariable Cox proportional hazard models to evaluate 30‐day and 1‐year mortality. The two models were compared using net reclassification index. Results 10,817 HT recipients, age 55 (IQR 46–62) years, 23% female, BMI 31 kg/m 2 (IQR 28–33) were included. Donors were age 34 (IQR 24–44) years, 31% female, and BMI 31 kg/m 2 (IQR 26–34). There was a significant nonlinear association between mortality and actual PHM but not IBW‐adjusted PHM. Undersizing using actual PHM was associated with higher 30‐day and 1‐year mortality ( p < .01), not seen with IBW‐adjusted PHM. Actual PHM better risk classified .6% (95% CI .3–.8) patients compared to IBW‐adjusted PHM. Conclusion Actual PHM can be used for size matching when assessing mortality risk in obese recipients or recipients of obese donors. There is no advantage to re‐calculating PHM using IBW to define candidate risk at the time of organ allocation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».