Impact of Perioperative Complications on Living Kidney Donor Health-Related Quality of Life and Mental Health: Results From a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background:Although living kidney donation is safe, some donors experience perioperative complications.Objective:This study explored how perioperative complications affected donor-reported health-related quality of life, depression, and anxiety.Design:This research was a conducted as a prospective cohort study.Setting:Twelve transplant centers across Canada.Patients:A total of 912 living kidney donors were included in this study.Measurements:Short Form 36 health survey, Beck Depression Inventory and Beck Anxiety Inventory.Methods:Living kidney donors were prospectively enrolled predonation between 2009 to 2014. Donor perioperative complications were graded using the Clavien-Dindo classification system. Mental and physical health-related quality of life was assessed with the 3 measurements; measurements were taken predonation and at 3- and 12-months postdonation.Results:Seventy-four donors (8%) experienced a perioperative complication; most were minor (n = 67 [91%]), and all minor complications resolved before hospital discharge. The presence (versus absence) of a perioperative complication was associated with lower mental health-related quality of life and higher depression symptoms 3-month postdonation; neither of these differences persisted at 12-month. Perioperative complications were not associated with any changes in physical health-related quality of life or anxiety 3-month postdonation.Limitations:Minor complications may have been missed and information on complications postdischarge were not collected. No minimal clinically significant change has been defined for kidney donors across the 3 measurements.Conclusions:These findings highlight a potential opportunity to better support the psychosocial needs of donors who experience perioperative complications in the months following donation.Trial registration:NCT00319579 and NCT00936078.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».