Impact of Acute Rejection and New-Onset Diabetes on Long-Term Transplant Graft and Patient Survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Development of new therapeutic strategies to improve long-term transplant outcomes requires improved understanding of the mechanisms by which these complications limit long-term transplant survival. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: The association of acute rejection and new-onset diabetes was determined in the first posttransplantation year with the outcomes of transplant failure from any cause, death-censored graft loss, and death with a functioning graft in 27,707 adult recipients of first kidney-only transplants, with graft survival of at least 1 yr, performed between 1995 and 2002 in the United States. RESULTS: In multivariate analyses, patients who developed acute rejection or new-onset diabetes had a similar risk for transplant failure from any cause, but the mechanisms of transplant failure were different: Acute rejection was associated with death-censored graft loss but only weakly associated with death with a functioning graft. In contrast new-onset diabetes was not associated with death-censored graft loss but was associated with an increased risk for death with a functioning graft. CONCLUSIONS: Acute rejection and new-onset diabetes have a similar impact on long-term transplant survival but lead to transplant failure through different mechanisms. The mechanisms by which new-onset diabetes leads to transplant failure should be prospectively studied. Targeted therapeutic strategies to minimize the impact of various early posttransplantation complications may lead to improved long-term outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».