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Enregistrement W2010828656 · doi:10.1111/j.1600-6143.2008.02490.x

The Clinical Impact of an Early Decline in Kidney Function in Patients Following Heart Transplantation

2008· article· en· W2010828656 sur OpenAlexaff
Marcelo Cantarovich, A. Hirsh, Ahsan Alam, Nadia Giannetti, Renzo Cecere, P. B. Carroll, M.E. Edwardes

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health CentreCustom Security Industries (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDialysisRenal functionKidney diseaseTransplantationKidney transplantationRetrospective cohort studyCohortInternal medicineHeart transplantationCreatinineSurgeryUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal dysfunction is a well-known complication following heart transplantation. We examined an early decline in kidney function as a predictor of progression to end-stage renal disease and mortality in heart transplant recipients. We performed a retrospective cohort study of 233 patients who received a heart transplant between July 1985 and July 2004, and who survived >1 month. The decline in estimated creatinine clearance (CrCl) was used to predict the outcomes of need for chronic dialysis or mortality >1-year posttransplant. The earliest time to chronic dialysis was 484 days. A 30% decline in CrCl between 1 month and 12 months predicted the need for chronic dialysis (p = 0.01), all-cause mortality (p < 0.0001) and time to first CrCl </=30 mL/min at >1-year posttransplant (p = 0.02). A 30% decline in CrCl between 1 month and 3 months also independently predicted the need for chronic dialysis (p = 0.04) and time to first CrCl </= 30 mL/min at >1-year posttransplant (p = 0.01). In conclusion, an early drop in CrCl within the first year is a strong predictor of chronic dialysis and death >1-year postheart transplantation. Future studies should focus on kidney function preservation in those identified at high risk for progression to end-stage kidney disease and mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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