The Impact of Pancreas Transplantation on Kidney Allograft Survival
Notice bibliographique
Résumé
Whether pancreas after kidney transplantation (PAK) compromises kidney allograft survival, and what pre-PAK glomerular filtration rate (GFR) should be used to select patients for PAK is unclear. We analyzed all (n = 2776) PAK recipients in the United States between 1989 and 2007 and compared their risk of kidney failure to a comparator group of n = 13 635 young adult diabetic kidney only transplant recipients during the same time after accounting for selection bias by the use of a propensity score for PAK in a multivariate time to event analysis. In a secondary analysis, we determined the association of pre-PAK GFR with subsequent kidney allograft survival. Despite an increased risk of death early after pancreas transplantation, PAK recipients had a decreased long-term risk of kidney allograft failure compared to diabetic kidney only transplant recipients HR = 0.89; 95% CI: [0.78-1.00]; p = 0.05. An association of pre-PAK GFR with kidney survival was not evident until 3 years after pancreas transplantation, and patients with a pre-PAK GFR of 30-39 mL/min still attained 10-year post-PAK kidney survival of 69%. We conclude that PAK is associated with improved kidney allograft survival, and pre-PAK GFR 30-39 mL/min should not preclude PAK. Expanded use of PAK is warranted.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».