The benefits of renin-angiotensin blockade in renal transplant recipients with biopsy-proven allograft nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allograft nephropathy, regardless of aetiology, leads to progressive renal injury and eventual graft loss. In native kidney disease, treatment of hypertension, in particular with angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEi) or angiotensin receptor blockers (ARB), has proven beneficial in retarding renal function decline. In the present study, we reviewed the clinical course of a renal transplant recipient cohort that was prescribed either an ACEi or ARB for biopsy-proven allograft nephropathy. METHODS: Patients were followed from the time of post-biopsy initiation of ACEi/ARB and were stratified based on biopsy findings. Outcomes of interest included safety, allograft survival, renal function and change in slope of renal function pre- and post-ACEi/ARB. RESULTS: The 5 year allograft survival after biopsy diagnosis of allograft nephropathy was 83%. Serum creatinine was 191+/-97 (86-377) micromol/l at the time of biopsy and 228+/-102 (102-575) micromol/l at last follow-up. The slopes of reciprocal creatinine vs time were used to calculate the decline in renal function and were compared pre- and post-ACEi/ARB. The mean slope+/-SD was -0.06+/-0.21 l/micromol x 10(-3) per month in the 12 months prior to therapy and -0.03+/-0.09 l/micromol x 10(-3) per month following therapy. The absolute difference in slopes was 0.03 (P =<0.0001). CONCLUSIONS: Treatment with ACEi/ARB may be beneficial in the management of allograft nephropathy.
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.
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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».