Chronic Kidney Disease Management: Comparison between Renal Transplant Recipients and Nontransplant Patients with Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Renal transplant recipients (RTR) and patients with native chronic kidney disease (CKD) have similar complications. It is not known how the management of CKD in RTR differs from that of patients with native CKD. This study compares the management of complications related to CKD between RTR and patients with native CKD. METHODS: Cross-sectional study of all RTR with stage 4 or 5 CKD (n = 72). The control group consisted of 72 native CKD patients matched by glomerular filtration rate (within 2 ml/min/1.73 m(2)). Multivariate logistic regression analysis was performed to account for potential confounding variables. RESULTS: Multivariate analysis revealed RTR to more likely have uncontrolled hypertension (adjusted odds ratio AOR 3.8; 95% confidence interval CI 1.3-10.7), less likely to be on angiotensin-converting enzyme inhibitors (AOR 0.11; 95% CI 0.04-0.32), more likely to be anemic and not be on erythropoietin (AOR 6.4; 95% CI 0.99-41.9), and more likely to have dyslipidemia and not be on statin (AOR 4.3; 95% CI 1.4-13.4). CONCLUSIONS: This study suggests that the management of non-RTR in a multidisciplinary CKD clinic differs significantly from the CKD management in a traditional transplant clinic. A disease management approach like a multidisciplinary clinic may be an appropriate model for the future.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».