Introduction to the Well-Transplant Visit—More than Vital Signs and a Creatinine Check
Notice bibliographique
Résumé
Against the backdrop of remarkable advances in renal transplantation in the past half-century resulting in excellent early patient and allograft survival rates, it is clear that commensurate improvement in long-term outcomes lags. Current research is increasingly focused on improving the longevity and quality of life after transplantation. As prognostic risk factors are identified, new strategies aimed at modifying their impact will be developed and tested. After a quarter century devoted to understanding calcineurin inhibitor nephrotoxicity as a major component of long-term allograft dysfunction, it is now obvious that many phenotypes of graft injury compromise long-term success. Most of the mechanisms are immune mediated. Proteinuria, independent of underlying pathogenesis or histology, is an important marker for an allograft at risk for failure. With successful management of anemia in patients with chronic kidney disease, approaches to correction of anemia after transplantation are the subject of increasing interest. Kidney transplant recipients are a diverse group whose heterogeneity underscores the need for careful consideration of novel approaches to reduce morbidity in the patient and maintain function in the allograft. At the most recent annual meeting of the American Society of Nephrology, a clinical conference was dedicated to discussion of the long-term treatment of clinically stable kidney transplant recipients, focusing on clinical approaches that are important in an outpatient setting. The symposium consisted of four presentations, each addressing a commonly encountered posttransplantation management conundrum: We thank the discussants for condensing their presentations into the summary manuscripts that follow and hope that the reader will find them informative for improving the long-term treatment of their kidney transplant recipients. Michelle A. Josephson, MD, University of Chicago Medical Center: “Monitoring and Managing Graft Health in the Kidney Transplant Recipient” Donald E. Hricik, MD, Case Western Reserve University School of Medicine: “Metabolic Syndrome in Kidney Transplantation: Management of Risk Factors” Greg A Knoll, MD, The Ottawa Hospital, Riverside Campus: “Posttransplantation Proteinuria: An Approach to Diagnosis and Management” Wolfgang C. Winkelmayer, MD, Stanford University School of Medicine: “Posttransplantation Anemia: Mechanisms and Management”
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,039 |
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 ».