Evolving Trends in the Management of Duodenal Leaks After Pancreas Transplantation: A Single-Centre Experience
Notice bibliographique
Résumé
Duodenal leaks (DL) contribute to most graft losses following pancreas transplantation. However, there is a paucity of literature comparing graft preservation approach versus upfront graft pancreatectomy in these patients. We reviewed all pancreas transplants performed in our institution between 2000 and 2020 and identified the recipients developing DL to compare based on their management: percutaneous drainage vs. operative graft preservation vs. upfront pancreatectomy. Of the 595 patients undergoing pancreas transplantation, 74 (12.4%) developed a duodenal leak with a median follow up of 108 months. Forty-five (61%) were managed by graft preservation strategies, with the rest being treated with upfront graft pancreatectomy. DL managed by graft preservation strategies had similar graft survival rates at 1 and 5-year compared to the matched cohort of population without DL (95% and 59% vs. 91% and 62%; p = 0.78). Multivariate analysis identified male recipient (OR: OR: 6.18; CI95%: 1.26-41.09; p = 0.04) to have higher odds of undergoing an upfront graft pancreatectomy. In appropriately selected recipients with DL, graft preservation strategies utilizing either interventional radiology guided percutaneous drainage or laparotomy with/without repair of leak can achieve comparable long-term graft survival rates compared to recipients without DL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».