Risk Factors for Death of Patients with Cystic Fibrosis Awaiting Lung Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The optimal timing for listing of cystic fibrosis patients for lung transplantation is controversial. OBJECTIVES: We conducted a retrospective cohort study of 343 patients listed for lung transplantation at four academic medical centers to identify risk factors for death while awaiting transplantation. METHODS: Data on possible risk factors were abstracted from medical records. MEASUREMENTS: Time to death, patient demographic characteristics, and risk factors for death while awaiting transplantation were assessed. Univariate and multivariate survival analyses were performed using Cox regression. RESULTS: By univariate analyses, FEV1 < or = 30% predicted (HR, 3.8; 95% CI, 2.0-7.5), Pa(CO2) > or = 50 mm Hg (HR, 1.85; 95% CI, 1.1-3.0), and shorter height (HR, 1.8; 95% CI, 1.1-3.0) were associated with a higher risk of death. Referral from an accredited cystic fibrosis center was associated with a lower risk (HR, 0.53; 95% CI, 0.30-0.92). The final multivariate model included referral from an accredited cystic fibrosis center (HR, 0.5; 95% CI, 0.3-1.0) and listing year after 1996 (HR, 0.4; 95% CI, 0.2-0.7); both were associated with a lower risk of death. FEV1 < or = 30% predicted (HR, 6.8; 95% CI, 2.4-19.3), Pa(CO2) > or = 50 mm Hg (HR, 6.9; 95% CI, 1.5-32.1), and use of a nutritional intervention (HR, 2.3; 95% CI, 1.3-4.1) were associated with increased risk. Patients with FEV1 > 30% predicted had a higher risk of death only when their Pa(CO2) was > or = 50 mm Hg (HR, 7.0; 95% CI, 1.5-32), while the increased risk of death with FEV1 < or = 30% was not further influenced by the presence of hypercapnia. CONCLUSIONS: We identified risk factors for waiting list mortality that could impact on transplant listing and allocation guidelines.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».