Risk factors for late renal dysfunction after pediatric heart transplantation: A multi‐institutional study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Feingold B, Zheng J, Law YM, Morrow WR, Hoffman TM, Schechtman KB, Dipchand AI, Canter CE and the Pediatric Heart Transplant Study Investigators. Risk factors for late renal dysfunction after pediatric heart transplantation: A multi‐institutional study. Pediatr Transplantation 2011: 15: 699–705. © 2011 John Wiley & Sons A/S. Abstract: Renal dysfunction is a major determinant of outcome after HTx. Using a large, multi‐institutional database, we sought to identify factors associated with late renal dysfunction after pediatric HTx. All patients in the PHTS database with eGFR ≥60 mL/min/1.73 m 2 at one yr post‐HTx (n = 812) were analyzed by Cox regression for association with risk factors for eGFR <60 mL/min/1.73 m 2 at >1 yr after HTx. Freedom from late renal dysfunction was 71% and 57% at five and 10 yr. Multivariate risk factors for late renal dysfunction were earlier era of HTx (HR 1.84; p < 0.001), black race (HR 1.42; p = 0.048), rejection with hemodynamic compromise in the first year after HTx (HR 1.74; p = 0.038), and lowest quartile eGFR at one yr post‐HTx (HR 1.83; p < 0.001). Renal function at HTx was not associated with onset of late renal dysfunction. Eleven patients (1.4%) required chronic dialysis and/or renal transplant during median follow‐up of 4.1 yr (1.5–12.6). Late renal dysfunction is common after pediatric HTx, with blacks at increased risk. Decreased eGFR at one yr post‐HTx, but not at HTx, predicts onset of late renal dysfunction. Future research on strategies to minimize late renal dysfunction after pediatric HTx may be of greatest benefit if focused on these subgroups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle