Cardiovascular Events and Investigation in Patients Who Are Awaiting Cadaveric Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The optimal strategy for cardiovascular (CV) disease surveillance in kidney transplant candidates is uncertain. In this observational study of 604 wait-listed patients in British Columbia, the risk for CV event in diabetic and nondiabetic candidates was 12.7 and 4.5% per year, respectively. CV event rates were relatively constant during the first 3 yr of wait-listing (5.3 to 6.6 per 100 patient-years; 95% confidence interval [CI], 3.7 to 9.3) but rose dramatically during the peritransplantation period (39.6/100 patient-years; 95% CI, 20.6 to 76.1) and remained high throughout the first posttransplantation year (4.0 per 100 patient-years; 95% CI, 2.2 to 7.5). The results of noninvasive cardiac investigations before wait-listing were not predictive of the time to CV event after wait-listing. The practice of surveillance cardiac investigation in wait-listed patients on the basis of ongoing clinical assessment of cardiac risk resulted in fewer investigations (n = 171) than with the recommended practice of periodic screening on the basis of waiting time alone (n = 530) and was not associated with an increased frequency of CV events (CV event rate in patients with and without the recommended frequency of investigation was 9.9 [95% CI, 7.1 to 13.7] and 6.7 [95% CI, 5.2 to 8.7] per 100 patient-years). It is concluded that transplant candidates are at high risk for CV events particularly during the perioperative period. Initial cardiac investigations have limited value in guiding the timing of patient reevaluation after wait-listing. Periodic surveillance cardiac investigation after wait-listing may be unnecessary and requires further study.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».