Optimizing the Use of Deceased Donor Kidneys at Risk of Discard: A Clinical Practice Guideline
Notice bibliographique
Résumé
Underutilization of deceased donor organs has worsened the gap in the number of kidneys available for transplantation. The purpose of this clinical practice guideline is to provide recommendations on the utilization of donor kidneys at risk of discard. Six conditional recommendations were made all with very low certainty of evidence: 1) We suggest utilizing extended criteria donor (ECD) kidneys for transplantation rather than remaining on the wait list and continuing with dialysis; 2) We suggest utilizing kidneys from ECD versus non-ECD in selected transplant candidates; 3) We suggest that organs from older kidney donors can be used in selected transplant candidates who may derive benefit from them; 4) We suggest that kidneys from deceased donors with acute kidney injury can be used for transplantation based on clinician assessment and donor factors; 5) We suggest that donor kidneys with acute kidney injury from either ECD or non-ECD be used for kidney transplantation; 6) We suggest using kidneys from donors after death determination by circulatory criteria for transplantation. This clinical practice guideline provides evidence for the use of deceased donor kidneys that are at risk of discard and may improve the shared decision-making between transplant physicians and wait-listed patients.
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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 | 0,016 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».