Long-term follow-up of kidney transplant recipients: comparison of hospitalization rates to the general population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kidney transplant recipients are recognized as a vulnerable population that is at increased risk of adverse health outcomes. However, there have been few studies that have compared hospital-related morbidity of these patients to the general population, and how this differs with respect to time since transplantation. Such analyses are useful in estimating the health burden in this patient population. METHODS: We assembled a population-based Canadian cohort (excluding Quebec) of 6,116 kidney transplant recipients who underwent transplantation between 1 April 2001 and 31 December 2008. Record linkage was used to identify hospital discharge records of these patients from 1 April 2001 through 31 March 2009. Hospital discharges were tabulated across the main disease chapters of the ICD10, and person-years of follow-up were calculated across age and sex strata. Comparisons of hospital-related morbidity to the general population were made by using a standardized hospitalization ratio (SHR). For those who underwent transplantation in 2004, stratified analyses were performed to explore differences in hospital discharge rates both before and after transplantation. RESULTS: After excluding hospitalizations due to complications from transplantation, when compared to the general population, transplant recipients were approximately 6.4 (95% CI: 6.3, 6.5) times more likely to be hospitalized during follow-up. The SHRs were highest during the time periods proximate to transplantation, and then decreased to approximately a five-fold increase from 3 years post transplantation onwards. The largest disease-specific excesses were observed with infectious diseases and diseases of the endocrine system. Among those who underwent transplantation in 2004, the SHR decreased from 11.2 to 5.0 in the periods before and after surgery, respectively. CONCLUSIONS: Our results indicate that, even more than 5-years post transplantation, there remains a more than six-fold difference in hospitalization rates relative to the general population. Additional work is needed to confirm these findings, and to develop strategies to reduce long-term morbidity in this patient population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».