The association between skin-to-vessel distance and surgical complications in renal transplantation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Obesity is common among renal transplant recipients and increases the risk of perioperative complications. This study evaluated whether the distance from the skin to the external iliac vessels (SVD) is associated with adverse surgical outcomes in renal transplant recipients. METHODS: A retrospective cohort study of 167 consecutive patients with preoperative cross-sectional imaging who underwent renal transplantation was conducted at a single center. SVD was measured as the distance from the skin to the anterior edge of the external iliac vein at its bifurcation through the musculoaponeurotic layer of the transversus abdominis and oblique muscles. The primary outcome was the rate of postoperative complications, classified by the Clavien-Dindo system. RESULTS: SVD was associated with wound dehiscence (area under the curve [AUC] 0.696, 95% confidence interval [CI] 0.55-0.84, p=0.007) and wound complications (AUC 0.719, 95% CI 0.60-0.84, p<0.001). Using an SVD threshold of ≥19 cm, we observed an overall accuracy of 87.4% for predicting wound dehiscence and 85.6% for any wound complication. The retrospective, single-center design and absence of standardized criteria for CT imaging are inherent limitations that can introduce several biases. CONCLUSIONS: SVD is associated with adverse perioperative outcomes in renal transplantation. Given the indication for preoperative imaging only in high-risk patients, prospective data with a more general renal transplant population is warranted to further evaluate SVD.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».