Risk Factors for Reaching Renal Endpoints in the Assessment of Lescol in Renal Transplantation (ALERT) Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to identity risk factors for long-term renal transplant function and development of chronic allograft nephropathy (CAN) in renal transplant recipients included in the Assessment of Lescol in Renal Transplantation (ALERT) trial. METHODS: The ALERT trial was a randomized, double-blind, placebo-controlled study of the effect of fluvastatin, 40 and 80 mg/day, in renal transplant recipients who were randomized to receive fluvastatin (Lescol) (n = 1,050) or placebo (n = 1,052) over 5 to 6 years of follow-up. Renal endpoints including graft loss or doubling of serum creatinine or death were analyzed by univariate and multivariate regression analysis in the placebo group. RESULTS: There were 137 graft losses (13.5%) in the placebo group, mainly caused by CAN (82%). Univariate risk factors for graft loss or doubling of serum creatinine were as follows: serum creatinine, proteinuria, hypertension, pulse pressure, time since transplantation, donor age, human leukocyte antigen-DR mismatches, treatment for rejection, low high-density lipoprotein cholesterol, and smoking. Multivariate analysis revealed independent risk factors for graft loss as follows: serum creatinine (relative risk [RR], 3.12 per 100-microM increase), proteinuria (RR, 1.64 per 1-g/24 hr increase), and pulse pressure (RR, 1.12 per 10 mm Hg), whereas age was a protective factor. With patient death in the composite endpoint, diabetes mellitus, smoking, age, and number of transplantations were also risk factors. CONCLUSIONS: Independent risk factors for graft loss or doubling of serum creatinine or patient death are mainly related to renal transplant function, proteinuria, and blood pressure, which emphasizes the importance of renoprotective treatment regimens in this population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».