Mortality from infections and malignancies in patients treated with renal replacement therapy: data from the ERA-EDTA registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infections and malignancies are the most common non-cardiovascular causes of death in patients on chronic renal replacement therapy (RRT). Here, we aimed to quantify the mortality risk attributed to infections and malignancies in dialysis patients and kidney transplant recipients when compared with the general population by age group and sex. METHODS: We followed 168 156 patients included in the ERA-EDTA registry who started RRT in 1993-2007 until 1 January 2012. Age- and cause-specific mortality rates per 1000 person-years (py) and mortality rate ratios (MRRs) compared with the European general population (WHO) were calculated. To identify risk factors, we used Cox regression. RESULTS: Infection-related mortality was increased 82-fold in dialysis patients and 32-fold in transplant recipients compared with the general population. Female sex, diabetes, cancer and multisystem disease were associated with an increased risk of infection-related mortality. The sex difference was most pronounced for dialysis patients aged 0-39 years, with women having a 32% (adjusted HR 1.32 95% CI 1.09-1.60) higher risk of infection-related mortality than men. Mortality from malignancies was 2.9 times higher in dialysis patients and 1.7 times higher in transplant recipients than in the general population. Cancer and multisystem disease as primary causes of end-stage renal disease were associated with higher mortality from malignancies. CONCLUSION: Infection-related mortality is highly increased in dialysis and kidney transplant patients, while the risk of malignancy-related death is moderately increased. Young women on dialysis may deserve special attention because of their high excess risk of infection-related mortality. Further research into the mechanisms, prevention and optimal treatment of infections in this vulnerable population is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».