Decreased bone mineral density in the pediatric renal transplant population
Notice bibliographique
Résumé
All renal transplant recipients at our centre have had bone mineral density assessment (BMD) by DEXA scans of their lumbar spine while on the transplant waitlist and at 6-month intervals post-transplant over the past 7 yr. Risk factors for osteopenia and osteoporosis including donor source, dialysis status prior to transplantation, prior renal disease, and biopsy confirmed rejection events and their relationship to BMD of the lumbar spine were assessed. Thirty-nine children transplanted over the past 7 yr were included in this study. In total, 127 BMD longitudinal assessments were performed. From 1990 to 1997, ATG/ALG was used as antibody induction therapy. From 1997 to 2002, Basiliximab was utilized. Cyclosporin A (CyA) was the primary immunosuppressant for most children with tacrolimus as primary (n = 2) and switch for CyA failure or toxicity (n = 16). Prednisone was administered at a dose of 1 mg/kg/day for the first week and tapered to 10 mg/m2/alternate day by 1 month post-transplant. Azathioprine 1.5 mg/kg/day was continued for 1 yr and discontinued in children who were rejection free. All rejections were biopsy confirmed and treated with a prednisone pulse. Using a repeated measures regression analysis, we have found that L1-L4 BMD z score is affected by height and transplant number. It is also related to time relative to transplant in a quadratic fashion. There was an inverse relationship between advancing patient age and L1-L4 BMD z score. L1-L4 BMD z score was not related to weight, pre-existing renal disease, gender, donor source, type of renal replacement therapy prior to transplantation, or rejection events.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».