Serum Erythropoietin Level and Mortality in Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Posttransplant anemia is frequently reported in kidney transplant recipients and is associated with worsened patient survival. Similar to high erythropoiesis-stimulating agent requirements, resistance to endogenous erythropoietin may be associated with worse clinical outcomes in patients with ESRD. We examined the association between serum erythropoietin levels and mortality among kidney transplant recipients. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We collected sociodemographic, clinical, medical, and transplant history and laboratory data at baseline in 886 prevalent kidney transplant recipients (mean age 51 ± 13 [SD] years, 60% men, 21% diabetics). A solid-phase chemiluminescent immunometric assay was used to measure serum erythropoietin. Cox proportional hazards regression was used to model the association between baseline serum erythropoietin levels and all-cause mortality risk. RESULTS: During the median 39-month follow-up, 99 subjects died. The median serum erythropoietin level was 10.85 U/L and hemoglobin was 137 ± 16 g/L. Mortality rates were significantly higher in patients with higher erythropoietin levels (crude mortality rates in the highest to lowest erythropoietin tertiles were 51.7, 35.5, and 24.0 per 1000 patient-years, respectively [P = 0.008]). In unadjusted and also in adjusted Cox models each SD higher serum erythropoietin level significantly predicted all-cause mortality: HR(1SD increase) 1.22 and 1.28, respectively. In adjusted Cox models each SD higher serum erythropoietin/blood hemoglobin ratio also significantly predicted all-cause mortality: HR(1SD increase) 1.32. Serum erythropoietin predicted mortality in all analyzed subgroups. CONCLUSIONS: In this sample of prevalent kidney transplant recipients, higher serum erythropoietin levels were associated with increased mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».