Donor Risk Factors Affecting Graft Survival in Pediatric Kidney Transplants: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pediatric patients with end-stage kidney disease require kidney transplants (KTs) throughout their lifetime. Long-term graft survival is dependent on multiple factors, which are broadly categorized as donor- and recipient-related factors. Advances in transplant care and changes in donor population demographics necessitate an updated analysis on donor risk factors to guide clinical decision-making. Objective: In this systematic review and meta-analysis, we will focus on the impact of donor factors on graft survival in pediatric KT, excluding transplants from donation after circulatory death as the latter are less common in children. Methods: This review encompasses studies reporting donor-related risk factors for graft survival in pediatric KT, including age, size, comorbidities, and ethnicity for living and deceased donors, as well as the cause of death and length of hospitalization for deceased donors. The literature search will use the following databases: PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, and Cochrane. Two independent reviewers will select studies and assess their quality. Pooled estimates of relevant factors will be computed via a random-effects model using the Stata/BE (version 19) software. Depending on data availability, subgroup analyses will be conducted based on donor type (living vs deceased). The reporting of findings will adhere to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. Results: The search and screening for the systematic literature review are anticipated to be finished in June 2026. Data extraction, quality appraisal, and subsequent data synthesis will begin in July 2026. The review is expected to be completed by October 2026, and the study results will be published in 2027. Conclusions: Our review will provide a comprehensive synthesis of the available evidence on kidney donor risk factors impacting graft survival in pediatric KT. The results of this review could provide valuable insights for clinical decisions, policy development, and ongoing efforts to improve outcomes for children with end-stage kidney disease requiring KT.
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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 | 0,068 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,007 |
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 ».