The Impact of Ex Situ Heart Perfusion in Pediatric Transplantation: An Analysis of the OPTN Database
Notice bibliographique
Résumé
Ex situ heart perfusion (ESHP) has increased the pool of donors in adults. However, this is not true in pediatrics due to lack of devices. Therefore, we sought to understand organ refusal in pediatrics and estimate donor heart usage with ESHP. Donor hearts offered to pediatrics were identified from the Organ Procurement and Transplantation Network Database (2000-2019). A linear regression model was built to predict average travel speed, and the extended maximum permitted distance with ESHP was calculated. This extended distance was compared with the policy for maximum travel distance. There were 33,708 donor offers (n = 10,807 hearts) to pediatric programs [24.1% (n = 2,604) transplanted]. Six percent of the offers (n = 1,832) (n = 771 hearts) were turned down due to distance, with 676 of the hearts never transplanted. Based on the modeling and using an ESHP time of 5.5 hours, 84% (n = 570/676) of hearts turned down due to distance could be utilized by pediatric programs. This proportion increased to 100% with 10 hours of support time. By addressing prolonged ischemic time due to distance, ESHP has the potential to increase the number of donors utilized in pediatric candidates. Although no device exists for pediatrics, this analysis lends support to the importance of developing this technology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».