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Enregistrement W2071381804 · doi:10.1093/ndt/gfs374

Comparing kidney transplant outcomes; caveats and lessons

2012· letter· en· W2071381804 sur OpenAlexaff
Sarah E. Yost, Bruce Kaplan

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2012
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney transplantKidney transplantationIntensive care medicineKidney diseaseMEDLINEKidneyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of people with end-stage renal disease (ESRD) is growing not only in the USA but worldwide secondary to the global epidemic of diabetes and other causes of kidney disease. Dialysis costs are expensive and access to this care is difficult in developing countries. The majority of patients starting dialysis in low-income countries die and or stop treatment within the first 3 months secondary to financial restraints [1]. Kidney transplantation is the treatment of choice for patients with ESRD and improves long-term survival compared with dialysis [2]. As first shown by Wolfe et al .[ 2], kidney transplantation increases life expectancy as well as quality of life. Later studies have shown that this increase in survival is tied in with the quality of the organ and renal function obtained [3, 4]. However, mortality after transplantation has great variability and is influenced by many known factors (i.e. diabetes), but also unknown factors that contribute to the low R 2 of most models and thus provides an incomplete understanding of the reasons behind this variability. Undoubtedly, an important component of long-term survival is adequate care delivery to kidney transplant recipients. It is likely that better and more frequent specialist care would potentially preserve renal function and also help mitigate mortality from hypertension, diabetes and atherosclerotic disease. In addition, earlier infection and malignancy detection could decrease mortality from these very common causes of death in this population. It is possible that the long-term outcomes of kidney transplant in the USA are hampered by financial barriers leading to non-adherence and lack of access to specialists in the field of transplant. In the USA, Medicare beneficiaries lose their coverage for their immunosuppressive drugs 3 years after transplant and care providers receive low reimbursements for these patients. These factors undoubtedly contribute far greater than in other countries that have nationalized healthcare or provide medication coverage for all constituents including Spain [5]. Ojo et al. evaluated the rates of graft failure and death among USA and Spanish kidney transplant recipients. The authors showed a significant difference among the 10-year graft and patient survival, which was significantly better in the Spanish population. The USA had a greater fraction of transplants going to recipients 70 years of age or older compared with Spain. The two countries had similar rates of glomerular disease and polycystic kidney disease as the primary cause of ESRD. The differences, including recipient age at transplant and a higher number of patients with diabetes as a cause of ESRD, could be strong predictors of patient and allograft survival. Diabetes and hypertension are associated with multiple comorbidities including cardiovascular disease which is the leading cause of death for renal transplant patients. However, it is important to note that the US registry data

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,272
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,574
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2720,574
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,010
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,013
Science ouverte0,0150,010
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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