Kidney Function and Risk of Cardiovascular Disease and Mortality in Kidney Transplant Recipients: The FAVORIT Trial
Notice bibliographique
Résumé
In kidney transplant recipients, cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death. The relationship of kidney function with CVD outcomes in transplant recipients remains uncertain. We performed a post hoc analysis of the Folic Acid for Vascular Outcome Reduction in Transplantation (FAVORIT) Trial to assess risk factors for CVD and mortality in kidney transplant recipients. Following adjustment for demographic, clinical and transplant characteristics, and traditional CVD risk factors, proportional hazards models were used to explore the association of estimated GFR with incident CVD and all-cause mortality. In 4016 participants, mean age was 52 years and 20% had prior CVD. Mean eGFR was 49 ± 18 mL/min/1.73 m(2) . In 3676 participants with complete data, there were 527 CVD events over a median of 3.8 years. Following adjustment, each 5 mL/min/1.73 m(2) higher eGFR at levels below 45 mL/min/1.73 m(2) was associated with a 15% lower risk of both CVD [HR = 0.85 (0.80, 0.90)] and death [HR = 0.85 (0.79, 0.90)], while there was no association between eGFR and outcomes at levels above 45 mL/min/1.73 m(2) . In conclusion, in stable kidney transplant recipients, lower eGFR is independently associated with adverse events, suggesting that reduced kidney function itself rather than preexisting comorbidity may lead to CVD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».