Association Between First Post-operative Day Urine Output Following Kidney Transplantation and Short-Term and Long-Term Outcomes: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The relationship between post-operative urine output (UO) following kidney transplantation and long-term graft function has not been well described. Objective: In this study, we examined the association between decreased UO on post-operative day 1 (POD1) and post-transplant outcomes. Design: This is a retrospective cohort study. Setting: Atlantic Canada. Patients: Patients from the 4 Atlantic Canadian provinces (Nova Scotia, New Brunswick, Newfoundland, and Prince Edward Island) who received a live or deceased donor kidney transplant from 2006 through 2019 through the multiorgan transplant program at the Queen Elizabeth II Health Sciences Centre (QEII) hospital in Halifax, Nova Scotia. Measurements: Using multivariable Cox proportional hazards models, we assessed the association of low POD1 UO (defined as ≤1000 mL) with death-censored graft loss (DCGL). In secondary analyses, we used adjusted logistic regression or Cox models as appropriate to assess the impact of UO on delayed graft function (DGF), prolonged length of stay (greater than the median for the entire cohort), and death. Results: Of the 991 patients included, 151 (15.2%) had a UO ≤1000 mL on POD1. Low UO was independently associated with DCGL (hazard ratio [HR] = 4.00, 95% confidence interval [CI] = 95% CI = 1.55-10.32), DGF (odds ratio [OR] = 45.25, 95% CI = 23.00-89.02), and prolonged length of stay (OR = 5.06, 95% CI = 2.95-8.69), but not death (HR = 0.81, 95% CI = 0.31-2.09). Limitations: This was a single-center, retrospective, observational study and therefore has inherent limitations of generalizability, data collection, and residual confounding. Conclusions: Overall, reduced post-operative UO following kidney transplantation is associated with an increased risk of DCGL, DGF, and prolonged hospital length of stay.
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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 | 0,007 |
| 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 ».