Notice bibliographique
Résumé
This review summarizes the focus shift from ischemia-reperfusion injury and avoidance of rejection to long-term outcome after pediatric renal transplantation over the past decade. Although there has been excellent 1-year graft and patient survival, low rejection rates can be achieved with modern immunosuppression after pediatric renal transplantation, and patient survival is improved substantially in comparison with dialysis, pediatric renal transplant recipients experience a high prevalence of infections, malignancies, medication side effects, nonadherence, and, most importantly, cardiovascular morbidity and mortality. Additional challenges occur because of a high prevalence of obesity after transplantation and vascular calcifications. There is also in an underappreciation of chronic kidney disease (CKD) in transplant recipients. The etiology of CKD is multifactorial and can affect graft and patient survival. The rigors of treatment for CKD are less compared with CKD in nontransplant recipients. Almost all immunosuppressive drugs are implicated with a risk of hypertension, hyperlipidemia, and diabetogenicity, all of which contribute to cardiovascular morbidity. Corticosteroids exhibit the most substantial risk and also stunt growth. Effective new treatment protocols such as the recent European Tacrolimus and WIthdrawal of STeroids (TWIST) study with rapid steroid withdrawal after 5 days provide promising results without increasing the rejection risk. The shift in focus on long-term complications allows for improved graft outcome. Side effects of immunosuppressive medications require continued attention to further improve long-term outcomes.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».