Perioperative Donor Nephrectomy Risks in Living Kidney Donors with Obesity: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obesity is a global public health concern. Given the shortage of living kidney donations, transplant centers have been more willing to accept obese donor candidates in recent years. To better counsel obese donor candidates about donor nephrectomy risks, we aimed to summarize evidence for the perioperative risks for obese living kidney donors compared to non-obese living kidney donors across studies. Methods: A systematic search of standard databases was conducted to identify studies comparing obese and non-obese living kidney donors. Outcome data were extracted and synthesized. Obesity was defined as BMI ≥ 30. The risk of bias was assessed using Cochrane's risk of bias in non-randomized studies - of interventions (ROBINS-I) tool. Results: Fifteen cohort studies were included in the final review. Obese patients have significantly longer operative times compared to non-obese patients, with a standardized mean difference of 0.93 (95% CI: 0.21 to 1.65, P=0.01), favoring non-obese donors (Figure 1). Additionally, Obese donors have significantly higher odds of surgical complications compared to non-obese patients, with an odds ratio of 1.22 (95% CI: 1.00 to 1.48, P=0.05), favoring non-obese patients (Figure 2). Conclusion: Living kidney donors with obesity have increased risks of longer operating time and perioperative complications. These findings highlight the need for interventions to minimize perioperative risk for obese donors and tailored follow-up care to ensure best outcomes for this group of donors, who provide a vital source for living kidney donation. Funding: NIDDK SupportOperative timeSurgical complications
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».