Consistency of Racial Variation in Medical Outcomes Among Publicly and Privately Insured Living Kidney Donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Racial disparities in health outcomes after living donation have been reported, but generalizability is not known. METHODS: We linked Organ Procurement and Transplantation Network (OPTN) registry data for 4,007 living kidney donors in 1987 to 2008 with Medicare billing claims (2000-2008). Cox regression with left and right censoring was used to estimate the frequencies and relative risks of postdonation medical diagnoses according to race. Patterns were compared with findings from a previous linkage of OPTN donor records and private insurance claims. RESULTS: Among the Medicare-insured donors, 8% were African American and 5.7% were Hispanic. Diagnosis frequencies at 5 years after donation in the Medicare- versus privately insured donors included the following: malignant hypertension, 5.0% versus 0.9%; diabetes, 18.5% versus 4.1%; and chronic kidney disease, 21.8% versus 4.9%. After age and sex adjustment in the Medicare sample, African Americans, as compared with white donors, experienced higher risks of any hypertension diagnosis, including 2.4 times the likelihood of malignant hypertension (adjusted hazard ratio [aHR], 2.35; 95% confidence interval [CI], 1.40-3.93), and more common diabetes (aHR, 1.50; 95% CI, 1.12-2.04), chronic kidney disease (aHR, 1.84; 95% CI, 1.37-2.47), and proteinuria (aHR, 2.44; 95% CI, 1.45-4.11) diagnoses. Relative patterns for privately insured African American versus white donors were similar, including approximately three times the risk of malignant hypertension (aHR, 3.27; 95% CI, 1.82-5.88) and twice the relative risks of chronic kidney disease and proteinuria. CONCLUSIONS: Consistent demonstration of racial variation in postdonation medical conditions regardless of sample/payer source supports the need for continued study of mediators and consequences of outcomes in non-white donors.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».