MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103764534 · doi:10.1136/bmj.e1203

Cardiovascular disease in kidney donors: matched cohort study

2012· article· en· W2103764534 sur OpenAlex
Amit X. Garg, Aizhan Meirambayeva, Anjie Huang, J. Kim, G. V. Ramesh Prasad, Greg Knoll, Neil Boudville, Charmaine E. Lok, Phil McFarlane, Martin Karpinski, Leroy Storsley, Scott Klarenbach, Ngan N. Lam, Sonia M. Thomas, Christine Dipchand, Peter P. Reese, Mona D. Doshi, Eric M. Gibney, K. Taub, Ann Young

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaUniversity of OttawaDalhousie UniversityUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreUniversity of CalgaryInstitute for Clinical Evaluative SciencesWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation pour la Recherche MédicaleOntario Ministry of Health and Long-Term CareUniversity of AlbertaAlberta InnovatesInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineHazard ratioInterquartile rangeCohortPopulationConfidence intervalInternal medicineRetrospective cohort studyCohort studyProportional hazards modelCause of deathDiseaseSurgeryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether people who donate a kidney have an increased risk of cardiovascular disease. DESIGN: Retrospective population based matched cohort study. PARTICIPANTS: All people who were carefully selected to become a living kidney donor in the province of Ontario, Canada, between 1992 and 2009. The information in donor charts was manually reviewed and linked to provincial healthcare databases. Matched non-donors were selected from the healthiest segment of the general population. A total of 2028 donors and 20,280 matched non-donors were followed for a median of 6.5 years (maximum 17.7 years). Median age was 43 at the time of donation (interquartile range 34-50) and 50 at the time of follow-up (42-58). MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome was a composite of time to death or first major cardiovascular event. The secondary outcome was time to first major cardiovascular event censored for death. RESULTS: The risk of the primary outcome of death and major cardiovascular events was lower in donors than in non-donors (2.8 v 4.1 events per 1000 person years; hazard ratio 0.66, 95% confidence interval 0.48 to 0.90). The risk of major cardiovascular events censored for death was no different in donors than in non-donors (1.7 v 2.0 events per 1000 person years; 0.85, 0.57 to 1.27). Results were similar in all sensitivity analyses. Older age and lower income were associated with a higher risk of death and major cardiovascular events in both donors and non-donors when each group was analysed separately. CONCLUSIONS: The risk of major cardiovascular events in donors is no higher in the first decade after kidney donation compared with a similarly healthy segment of the general population. While we will continue to follow people in this study, these interim results add to the evidence base supporting the safety of the practice among carefully selected donors.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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