Cardiovascular Disease Reduction in the Outpatient Kidney Transplant Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is an important cause of death in kidney transplant recipients. Future CVD mortality was estimated by a risk calculator in all patients (n = 439) with a functioning transplant (>6 months), followed at our center. In addition to CURRENT mortality rates, an OPTIMAL rate (adding anti-hypertensive and lipid-lowering therapy in uncontrolled patients) and an HISTORIC rate (higher systolic blood pressures and the absence of statin use in our population 5 years ago) were also calculated. Overall, the predicted CURRENT CVD mortality rates are 0.82 (95% CI 0.81-0.83) of HISTORIC rates. Predicted OPTIMAL CVD mortality rates are 0.90 (95% CI 0.87-0.92) of CURRENT rates. To achieve OPTIMAL rates, a 27% increase in blood pressure and lipid-lowering drug use is required. There were few contraindications to these medications, implying that physician prescribing was the major barrier to minimizing risk. Despite OPTIMAL rates, the transplant population's relative risk is 2.3 (median, 95% CI 2.1-2.5) times higher than that in the general population. Therefore, targeted therapy to reduce CVD risk can have substantial benefit, but CVD mortality may continue to exceed that in the general population.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».