MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413015196 · doi:10.1016/j.urolvj.2025.100353

Approach to splitting a horseshoe kidney for deceased donor transplantation

2025· article· en· W4413015196 sur OpenAlexaff
Bruce Li, Jirong Lu, Patrick Luke

Notice bibliographique

RevueUrology Video Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHorseshoe kidneyHorseshoe (symbol)Kidney transplantationTransplantationMedicineKidneyComputer scienceSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT BACKGROUND The complex anatomy of horseshoe kidneys are associated with high discard rate and poor outcomes, particularly when split for transplantation. We described the surgical approach for en bloc procurement, splitting, and reconstruction of a horseshoe kidney from a deceased donor. METHODS A horseshoe kidney with multiple renal arteries and veins was procured bloc from a 27-year-old donor following neurologic brain death. Following en bloc procurement, back-table dissection facilitated vascular, collecting system reconstruction, splitting of the isthmus. The left renal moiety was transplanted into a 31-year-old female with two failed transplants, while the right moiety, with preserved isthmus, was transplanted into a 49-year-old male undergoing his first transplant. RESULTS Both grafts were transplanted successfully with immediate graft function after a cold ischemia time of 8h 40 min (left), 13h 49 min (right). Total surgery times were 3h 29min (left), 3h 37min (right). Post-operative course was unremarkable, besides one episode of acute pancreatitis managed conservatively for the recipient that received the left moiety. Nine-month follow-up showed excellent graft function in both recipients. CONCLUSION Successful transplantation of a split horseshoe kidney requires careful anatomical assessment, precise dissection, and reconstructive techniques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUrology Video JournalMême sujetOrgan Donation and TransplantationTravaux en français237 207