Prednisone withdrawal in pediatric kidney transplant recipients on tacrolimus‐based immunosuppression: Four‐year data
Notice bibliographique
Résumé
Corticosteroids have been used in renal transplant immunosuppression for over 40 yr. Despite their adverse effects, steroid therapy continues to be part of early as well as maintenance immunosuppression in most pediatric renal transplant centers. The association of steroids with growth retardation, weight gain, and acne may be particularly distressing during the critical years of adolescence and young adulthood, increasing the risk of medication non-adherence. This study reviews the outcomes of pediatric renal transplant patients treated with low-dose tacrolimus, mycophenolate mofetil, or azathioprine, and planned prednisone withdrawal. Thirty-seven pediatric renal transplant recipients were withdrawn from steroids. The mean follow-up after steroid withdrawal was 42+/-19 months. Graft and patient survival were 100%. The mean serum creatinine levels and calculated creatinine clearances remained stable throughout the period of observation. The mean creatinine clearance was 96+/-24 mL/min/1.73 m2 at steroid withdrawal and 93+/-20 mL/min/1.73 m2 at the latest follow-up. Five patients restarted prednisone; in four (11%) it was for suspected or confirmed acute rejection. Improvements were observed in serum lipid profiles, blood pressure, and body mass index. Most patients experienced catchup or stable growth after prednisone withdrawal. Four patients developed viral infections; all were successfully treated. The potential benefits of steroid withdrawal in pediatric renal transplantation are supported by our results.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».