Evaluation of the efficacy and safety of a slow conversion from calcineurin inhibitor- to sirolimus-based therapies in maintenance renal-transplant patients presenting with moderate renal insufficiency
Notice bibliographique
Résumé
This prospective study assesses over a period of 6 months, the variations in glomerular filtration rate (GFR) and safety parameters within a cohort of 44 cadaveric renal-transplant (RT) patients presenting with moderate renal insufficiency. They were progressively switched from calcineurin inhibitors (CNIs) based- to sirolimus (SRL) based-therapies aiming SRL troughs at levels approximately 8 ng/ml (range 6-10). All the patients were receiving in addition mycophenolate mofetil. The intent-to-treat (ITT) patient and graft survivals were 100%. Thirty-four patients, i.e. 77.3% completed the study. Overall, there was a significant improvement in the calculated GFR (Nankivell formula) from day 0 to month 6, i.e. from 45.98 (+/-16.3) to 53.07 (+/-12.68) ml/mn (P=0.03). However, renal function improved in only 20 cases (group I), and deteriorated in the others (group II). Groups I and II did not significantly differ with respect to time between transplantation and drug switch, GFR, serum creatinine, and proteinuria at baseline. There was only one case of steroid-sensitive acute rejection. Overall, there was a significant increase in proteinuria from 0 (0-3.15) to 0.57 (0-4.85) g/day (P=0.002). Finally, the conversion was associated with a significant increase in lipids, and a significant decrease in hemoglobin levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».