Multiple Regression Analysis of Factors Predicting Mycophenolic Acid Free Fraction in 91 Adult Organ Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mycophenolic acid (MPA) is an antirejection drug used in various types of solid organ transplants. MPA is extensively bound to albumin, and free MPA is thought to be the primary immunosuppressive agent. Little is known of what contributes to the wide interindividual variability in the observed MPA free fraction (MPAf) in humans. The purpose of this study was to determine, using multiple regression analysis of demographic and laboratory variables that are routinely collected during clinic visits, patient factors that predict MPAf in a large sample (n = 91) of organ transplant recipients. METHODS: Age, weight, height, total daily MPA dose, albumin, serum creatinine (SrCr), and MPAf were obtained from islet (n = 16), kidney (n = 28), and heart/lung (n = 47) transplant recipients. Multiple linear regression analysis and the The Spearman rank correlation were conducted using SigmaStat (version 3.5 for Windows). Significance was set a priori at P = 0.05. RESULTS: The pooled data can be described as (mean ± SD) follows: age (52 ± 13 years), weight (72 ± 15 kg), height (169 ± 9 cm), total daily MPA dose (1632 ± 667 mg), albumin (42 ± 7 g/L), SrCr (112 ± 34 µmol/L), and MPAf (2.9% ± 3.5%). Multiple regression of all commonly acquired variables generated the following equation: MPAf = 1.865 + (0.0357 × age (yrs)) + (0.0125 × weight (kg)) - (0.0202 × height (cm)) - (0.000323 × total daily dose (mg)) + (0.0122 × albumin (g/L)) + (0.0160 × SrCr (µmol/L)) (r = 0.06), but none of the variables were significant predictors of MPAf (P > 0.05). The Spearman rank correlation of each individual variable confirmed lack of significant correlation with MPAf. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first study attempting to describe factors predicting MPAf in adult organ transplant recipients involving a large sample size. The novel findings of lack of significant predictors warrant further investigations using additional patient factors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».