Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Erythrocytosis is relatively common post-kidney transplantation and may have adverse consequences. This study examined whether the incidence of erythrocytosis has remained stable over time and explored the impact of this condition on patient outcomes. METHODS: This was a retrospective single center review of an incidence cohort (transplanted between 1993 and 2005). Predictors of erythrocytosis and hemoglobin levels and subsequent patient and allograft survival were examined. RESULTS: Erythrocytosis (hemoglobin >170 g/L for >1 month) was observed in 59 of 511 recipients. Erythrocytosis developed in only 8.1% of those transplanted from 1997 to 2005, compared with 18.7% in those transplanted from 1993 to 1996 (p = 0.0005). Independent predictive factors were use of angiotensin converting enzyme inhibitors/angiotensin receptor blockers (ACEi/ARBs) (HR 0.176, 95% CI 0.040-0.71, p = 0.016), male gender (HR 3.72, 95% CI 1.54-9.0, p = 0.003), and mycophenolic acid agents (HR 0.49, 95% CI 0.237-0.99, p = 0.049). Patients with erythrocytosis had superior overall survival (HR for death 0.105, 95% CI 0.014-0.760, p = 0.026) but a trend for worse death censored graft loss (univariate HR 2.06, 95% CI 0.91-4.65, p = 0.084). CONCLUSIONS: The incidence of erythrocytosis is falling and is likely related to greater ACEi/ARB use and possibly more antiproliferative immunosuppression. Patient survival is excellent in those with erythrocytosis, but long-term graft survival may be compromised.
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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 ».