Risk factors for specific causes of death following pediatric heart transplant: An analysis of the registry of the <scp>I</scp>nternational <scp>S</scp>ociety of <scp>H</scp>eart and <scp>L</scp>ung <scp>T</scp>ransplantation
Notice bibliographique
Résumé
We sought to determine temporal changes in COD and identify COD-specific risk factors in pediatric primary HTx recipients. Using the ISHLT registry, time-dependent hazard of death after pediatric HTx, stratified by COD, was analyzed by multiphasic parametric hazard modeling with multivariable regression models for risk factor analysis. The proportion of pediatric HTx deaths from each of cardiovascular cause, allograft vasculopathy, and malignancy increased over time, while all other COD decreased post-HTx. Pre-HTx ECMO was associated with increased risk of death from graft failure (HR 2.43; p < 0.001), infection (HR 2.85; p < 0.001), and MOF (HR 2.22; p = 0.001), while post-HTx ECMO was associated with death from cerebrovascular events/bleed (HR 2.55; p = 0.001). CHD was associated with deaths due to pulmonary causes (HR 1.78; p = 0.007) or infection (HR 1.72; p < 0.001). Non-adherence was a significant risk factor for all cardiac COD, notably graft failure (HR 1.66; p = 0.001) and rejection (HR 1.89; p < 0.001). Risk factors related to specific COD are varied across different temporal phases post-HTx. Increased understanding of these factors will assist in risk stratification, guide anticipatory clinical decisions, and potentially improve patient survival.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».