Living Donor Age and Kidney Allograft Half-Life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Living donor paired exchange programs assume that kidneys from living donors are of comparable quality and anticipated longevity. This study determined actual allograft t(1/2) within different recipient age groups (10-year increments) as a function of donor age (5-year increments), and juxtaposed these results against the probabilities of deceased donor transplantation, and exclusion from transplantation (death or removal from the wait-list). DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Data from the US Renal Data System (transplant dates 1988-2003 with follow-up through September 2007) were used to determine allograft t(1/2), whereas data from patients on the United Network for Organ Sharing waiting list between 2003 and 2005 (with follow-up through February 2010) were used to determine wait-list outcomes. RESULTS: With the exception of recipients aged 18-39 years, who had the best outcomes with donors aged 18-39 years, living donor age between 18 and 64 years had minimal effect on allograft t(1/2) (difference of 1-2 years with no graded association). The probability of deceased donor transplantation after 3 years of wait-listing ranged from 21% to 66% by blood type and level of sensitization, whereas the probability of being excluded from transplantation ranged from 6% to 27% by age, race, and primary renal disease. CONCLUSIONS: With the exception of recipients aged 18-39 years, living donor age between 18 and 64 years has minimal effect on allograft survival.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».