The ORION Study: Comparison of Two Sirolimus-Based Regimens versus Tacrolimus and Mycophenolate Mofetil in Renal Allograft Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Safety and efficacy of two sirolimus (SRL)-based regimens were compared with tacrolimus (TAC) and mycophenolate mofetil (MMF). Renal transplantation recipients were randomized to Group 1 (SRL+TAC; week 13 TAC elimination [n = 152]), Group 2 (SRL + MMF [n = 152]) or Group 3 (TAC + MMF [n = 139]). Group 2, with higher-than-expected biopsy-confirmed acute rejections (BCARs), was sponsor-terminated; therefore, Group 2 two-year data were limited. At 1 and 2 years, respectively, graft (Group 1: 92.8%, 88.5%; Group 2: 90.6%, 89.9%; Group 3: 96.2%, 95.4%) and patient (Group 1: 97.3%, 94.4%; Group 2: 95.2%, 94.5%; Group 3: 97.0%, 97.0%) survival rates were similar. One- and 2-year BCAR incidence was: Group 1, 15.2%, 17.4%; Group 2, 31.3%, 32.8%; Group 3, 8.2%, 12.3% (Group 2 vs. 3, p < 0.001). Mean 1- and 2-year modified intent-to-treat glomerular filtration rates (mL/min) were similar. Primary reason for discontinuation was adverse events (Group 1, 34.2%; Group 2, 33.6%; Group 3, 22.3%; p < 0.05). In Groups 1 and 2, delayed wound healing and hyperlipidemia were more frequent. One-year post hoc analysis of new-onset diabetes posttransplantation was greater in TAC recipients (Groups 1 and 3 vs. 2, 17% vs. 6%; p = 0.004). Between-group malignancy rates were similar. The SRL-based regimens were not associated with improved outcomes for kidney transplantation patients.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».