Impact of Dialysis Modality on Survival after Kidney Transplant Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: An increasing number of patients are returning to dialysis after allograft loss (DAGL). These patients are at a higher mortality risk compared with incident ESRD patients. Among transplant-naïve patients, those treated with peritoneal dialysis (PD) enjoy an early survival advantage compared with those treated with hemodialysis (HD), but this advantage is not sustained over time. Whether a similar time-dependent survival advantage exists for PD-treated patients after allograft loss is unclear and may impact dialysis modality selection in these patients. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We identified 2110 adult patients who initiated dialysis after renal transplant failure between January 1991 and December 2005 from The Canadian Organ Replacement Register. Multivariable regression analysis was used to evaluate the impact of initial dialysis modality on early (2 years), late (after 2 years), and overall mortality using an intention-to-treat approach. RESULTS: After adjustment, there was no difference in overall survival between HD- and PD-treated patients (hazard ratio((HD:PD)), 1.05; 95% confidence interval, 0.85 to 1.31), with similar results seen for both early and late survival. Superior survival was seen in more contemporary cohorts of patients returning to DAGL. CONCLUSIONS: The use of PD compared with HD is associated with similar early and overall survival among patients initiating DAGL. Differences in both patient characteristics and predialysis management between patients returning to DAGL and transplant-naive incident dialysis patients may be responsible for the absence of an early survival advantage with the use of PD in DAGL patients.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».