Pancreas transplantation with grafts obtained from donation after cardiac death or donation after brain death results in comparable outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Pancreas organ shortages and long recipient waitlist times are critical components that limit recipients from receiving a pancreas transplant. Over the last decade, our center has been using donation after cardiac death (DCD) donors as an adjunct to donation after brain death (DBD) donors to expand the organ pool. The aim of this study was to compare recipient and graft survival between DCD and DBD recipients. Methods A retrospective single center propensity matched analysis (2011–2020) of 32 DCD vs 96 DBD pancreas transplants was performed. Results 8-year recipient survival was similar between DCD and DBD groups (87.4% vs 92.7%, p =0.35) as was simultaneous kidney and pancreas transplant (SPK) 8-year kidney (88.9 vs 96.9%, p =0.219) and pancreas graft survival (77.4% vs 86.7%, p =0.344). There was no difference in vascular thrombosis rate between DCD and DBD pancreas grafts (3.1% vs 7.3%, p =0.73). DCD kidneys had a higher rate of DGF vs DBD kidneys (28.1% vs 6.3%, p=0.004), without any significant difference in long term kidney failure (12.5% vs 8.3%, p =0.5). Discussion Recipients of DCD grafts demonstrate equivalent long-term patient and graft survival compared to DBD recipients for pancreas transplantation. Increased utilization of well selected DCD donors is a safe strategy to increase the donor pool.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».