Predicting mortality after kidney transplantation: a clinical tool
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of patients referred for transplantation are older and have complex comorbidity affecting outcome. Patient counseling is often empiric and time consuming. For the physician there are few clinical tools available to help quantify survival chances after transplantation. We used registry data to develop a series of tables that could be used in the clinical setting to predict survival probability. Using data from the Canadian Organ Replacement Registry, we generated clinical survival tables using Cox's regression model. Model covariates included age, race, gender, treatment period, primary renal disease cause, donor source, months on dialysis and comorbidities. A total of 6324 patients were included, 22% had > or =1 comorbid condition at baseline. After adjustment for age, gender and cause of renal disease, increased comorbidity was strongly associated with reduced patient-survival (P < 0.05). Age and comorbidity specific clinical survival tables showing the expected 1-, 3- and 5-year patient survival probabilities were generated. Separate tables were created for diabetics, nondiabetics, living-donor organs and deceased-donor transplantation. Patient-specific survival data can be estimated from registry data. We suggest annual or biannual tables generated by national registries across Europe and N. America, may be useful to those physicians faced with counseling patients and families.
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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) | 0,002 | 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 découle