Cardiovascular Outcomes in the Outpatient Kidney Transplant Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Cardiovascular disease is an important cause of morbidity and death in kidney transplant recipients. This study examines the Framingham risk score's ability to predict cardiac and stroke events. Because cyclosporine and tacrolimus have different cardiovascular risk profiles, these agents were also examined. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: A prospective cohort evaluation of 540 patients were followed for a median of 4.7 yr in an outpatient kidney transplant clinic. Baseline Framingham risk scores were calculated and all cardiovascular outcomes were collected. RESULTS: Rates per 100 patient-years were 1.79 for cardiac and 0.78 for stroke events. The ratio of observed-to-predicted cardiac events was 1.64-fold higher [95% confidence interval (CI) 1.19 to 2.94] for the cohort, 2.74-fold higher (95% CI 1.70 to 4.24) in patients age 45 to 60 with prior cardiac disease or diabetes mellitus, but not higher in other age subgroups. Stroke was not increased above predicted. Risk scores for cardiac (c = 0.65, P = 0.003) and stroke (c = 0.71, P = 0.004) events were modest predictors. 10-yr event scores for cardiac (9.3 versus 13.5%, P < 0.001) and stroke (7.1 versus 10.0%, P = 0.002) were lower for tacrolimus compared with cyclosporine-treated patients. However observed cardiac events were higher in tacrolimus recipients (2.50, 95% CI 1.09 to 5.90) in an adjusted Cox model. CONCLUSIONS: Although risk scores are only modest predictors, patients with the highest event rates are easily identified. Treating high-risk patients with cardioprotective medications should remain a priority.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».