Challenges in pediatric transplantation: The impact of chronic kidney disease and cardiovascular risk factors on long‐term outcomes and recommended management strategies
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Barriers to successful outcomes following pediatric transplantation have shifted from ischemic reperfusion injury and rejection to more long-term complications. Of particular concern is the high prevalence of CKD owing to preexisting damage and nephrotoxicity, as well as other CV complications such as hypertension and cardiomyopathy. All of these contribute to graft loss and shortened life expectancy, thereby limiting the success story of solid-organ transplantation. Managing CKD and related CV morbidity should be integral to the care of pediatric transplant patients, and timely detection of any irregularities would increase the chances of restoring lost kidney function. GFR is still the widely accepted indicator of renal function, and nuclear medicine techniques are the gold standard measurement methods. These methods are limited by costs, radiation exposure and substrate injection, and current practice still uses the Schwartz estimate, despite its well-documented limitations. Newer endogenous markers of GFR, such as cystatin C clearance, give a more accurate measure of true GFR but have not been embraced in the management of pediatric transplant recipients. Furthermore, indirect markers (e.g., microalbuminuria and hypertension) could also aid early detection of renal damage. The effects of mainstay immunosuppressants on kidney and heart function are varied, with available data indicating favorable outcomes with tacrolimus compared with ciclosporin. There is a need for appropriately designed and powered randomized controlled trials to validate innovative concepts for tailored immunosuppression in the pediatric population. To date, very few studies have generated long-term data in pediatric renal transplant patients - results of 1-4-yr study favored tacrolimus over ciclosporin, but other immunosuppressive agents also need to be evaluated.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle