Current opinions on DGF management practices: A survey of the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Significant center-to-center variation in attitudes and management of delayed graft function (DGF) remains common. METHODS: A survey to describe current DGF practices was developed by workgroup members sponsored by the National Kidney Foundation (NKF) and was distributed to both the NKF DGF workgroup members, kidney transplant program directors and the transplant community within the United States and Canada. Seventy-one percent of NKF workgroup members completed the survey along with 70 unique the United States and three Canadian kidney transplant programs. All Organ Procurement and Transplantation Network (OPTN) regions were represented. RESULTS: DGF was reported to occur at rate of 20%-40% for most centers with 3.9% indicating their incidence to be >60%. Most centers reported longer hospital lengths of stay and more frequent outpatient visits. Despite the commonality of DGF, only half of centers reported having an established protocol to manage DGF. Kidney allograft biopsies were the only consistent DGF management strategy observed, although use of machine perfusion was also heavily favored. Other DGF management strategies voiced by a minority included having established outpatient practices to care for DGF patients and administering outpatient community-based hemodialysis. CONCLUSION: Although approximately a third of survey responders indicated that risk of DGF played a role in their willingness to accept organs, most did not feel that increased cost or clinical impact on outcomes was a deterrent. Future strategies, including broader sharing of best practices, redefining terminology specific to DGF, the establishment of DGF dialysis guidelines and improving access to machine perfusion across OPOs may help reduce discard and improve utilization of kidneys at risk for DGF.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».