Risks and Benefits of Preemptive Second Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information to guide the timing of a second kidney transplantation is limited. METHODS: We compared outcomes of 3509 preemptive and 14,075 nonpreemptive second kidney transplant recipients in the U.S. Renal Data System between 1995 and 2007. RESULTS: Preemptive recipients had less acute rejection (12% vs. 16%; P<0.0001) and delayed graft function (8% vs. 23%; P<0.0001). Preemptive transplantation was associated with a lower multivariate adjusted risk of allograft failure from any cause including death (hazard ratio [HR], 0.88; 95% confidence interval [95% CI], 0.81-0.96) and death with a functioning graft (HR [95% CI], 0.76 [0.66-0.87]) but a similar risk of death-censored graft loss (HR [95% CI], 0.98 [0.88-1.08]). The benefits of preemptive transplantation were evident in all patients groups with first transplant survival equal to or more than 1 year; however, a 34% increased risk of death-censored graft loss was observed in preemptive recipients when first transplant survival was less than 1 year. CONCLUSIONS: Benefits and risks of preemptive transplantation vary between primary and second transplant recipients. Benefits in second transplant recipients are primarily due to decreased death with a functioning graft, with no difference in death-censored graft survival. Preemptive transplantation was beneficial when first transplant survival was equal to or more than 1 year but associated with increased risk when graft survival was less than 1 year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».