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Enregistrement W4293688696 · doi:10.1177/20543581211048338

Factors Associated With the Use of Hypothermic Machine Perfusion in Kidney Transplant Recipients: A Multicenter Retrospective Cohort Study

2022· article· en· W4293688696 sur OpenAlexaffabout
Nadir Goulamhoussen, Lawrence Slapcoff, Dana Baran, Anne Boucher, Isabelle Houde, Mélanie Masse, Martin Albert, Pierre Marsolais, Héloïse Cardinal, Josée Bouchard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCentre hospitalier universitaire de QuébecHôpital du Sacré-Cœur de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeMcGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCentre Hospitalier Universitaire de Rennes
Mots-clésMedicineMachine perfusionCohortRetrospective cohort studyKidney transplantationSingle CenterTransplantationCold storageIncidence (geometry)SurgeryInternal medicineUrologyLiver transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Delayed graft function (DGF) is associated with an increased risk of graft loss. The use of cold hypothermic machine perfusion (HMP) has been shown to reduce the incidence of DGF in kidney transplant recipients (KTRs), especially when extended-criteria donors (ECDs) are used. HMP can also improve graft survival. However, there is a paucity of data on the determinants of HMP use in clinical practice. Objective: We aimed to determine the factors associated with the use of HMP in a cohort of donors and KTRs. Design: Multicenter retrospective cohort study. Setting: 5 transplant centers in Quebec. Patients: 159 neurologically deceased donors (NDD) and 281 KTR. Measurements: Use of HMP. Methods: We collected data on consecutive NDD admitted to a dedicated donor unit in a single university-affiliated center and their KTRs between June 2013 and December 2018 in 5 adult transplant centers across the province of Quebec, Canada. All organs were recovered in a single hospital center where a HMP device was available for every organ recovered and the decision to use HMP was left at the discretion of the procurement surgeon. Generalized estimating equations were used to predict the use of HMP. Results: = .77). In univariate analysis, the use of HMP was associated with KTR race (non-Caucasian), longer CIT, use of basiliximab/alemtuzumab, year of transplant, and transplant center. The use of HMP varied largely across transplant centers, ranging from 15% to 82%. In multivariate analysis, use of HMP was associated with longer CIT (odds ratio [OR] 1.15, 95% confidence interval [CI] = 1.07-1.25), transplant center as well as transplantations performed after 2013. Limitations: One dedicated donor unit including NDD only, absence of specific data on surgeons' experience and personal or logistic reasons for using or not HMP. Conclusions: We found that use of HMP remains low and varies largely across transplant centers. The use of HMP was strongly associated with the transplant center where the surgeons practiced, suggesting that surgeon preference/training plays an important role in determining the use of HMP. Availability of HMP at the time of organ procurement might also be limited by logistic issues such as difficulty in returning the device. Further studies aimed at determining the reasons underlying the barriers precluding the use of HMP could help increasing its use and improve transplant outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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