Living donor age and kidney transplant outcomes: an assessment of risk across the age continuum
Notice bibliographique
Résumé
Detailed data on living donor age, and its interplay with recipient age, in predicting allograft and recipient outcomes are wanting. We used the Scientific Registry of Transplant Recipients (2000-2009, n = 49 589) to assess the effect of living donor age on delayed graft function (DGF), total graft failure, death-censored graft failure, death with graft function, and graft failure with death as a competing risk using logistic and Cox proportional hazards models. Potential nonlinear associations were modeled using fractional polynomial functions. There was a significant 1.87-fold increase in the adjusted odds of DGF in the oldest versus youngest age groups. The 10-year adjusted hazard ratios (HR) for total graft failure, death-censored graft failure, and death with graft function increased in a nonlinear fashion across the range of living donor age studied. Graft failure was most accentuated in the youngest recipient age groups in competing risk models. Adjustment for renal function at 6- and 12-months post-transplant markedly attenuated the association between living donor age and graft/patient outcomes. Our findings confirm the important influence of living donor age on transplant outcomes and provide detailed estimates of risk across the living donor age continuum.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».