MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2275619513 · doi:10.1056/nejmoa1510491

Kidney-Failure Risk Projection for the Living Kidney-Donor Candidate

2015· review· en· W2275619513 sur OpenAlex
Morgan E. Grams, Yingying Sang, Andrew S. Levey, Kunihiro Matsushita, Shoshana H. Ballew, Alex R. Chang, Eric K.H. Chow, Bertram L. Kasiske, Csaba P. Kövesdy, Girish N. Nadkarni, Varda Shalev, Dorry L. Segev, Josef Coresh, Krista L. Lentine, Amit X. Garg

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineAlbuminuriaPopulationIncidence (geometry)Kidney diseaseDemographyRenal functionDiabetes mellitusEnd stage renal diseaseKidney transplantationObesityGerontologyKidneyInternal medicineDiseaseEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evaluation of candidates to serve as living kidney donors relies on screening for individual risk factors for end-stage renal disease (ESRD). To support an empirical approach to donor selection, we developed a tool that simultaneously incorporates multiple health characteristics to estimate a person's probable long-term risk of ESRD if that person does not donate a kidney. METHODS: We used risk associations from a meta-analysis of seven general population cohorts, calibrated to the population-level incidence of ESRD and mortality in the United States, to project the estimated long-term incidence of ESRD among persons who do not donate a kidney, according to 10 demographic and health characteristics. We then compared 15-year projections with the observed risk among 52,998 living kidney donors in the United States. RESULTS: A total of 4,933,314 participants from seven cohorts were followed for a median of 4 to 16 years. For a 40-year-old person with health characteristics that were similar to those of age-matched kidney donors, the 15-year projections of the risk of ESRD in the absence of donation varied according to race and sex; the risk was 0.24% among black men, 0.15% among black women, 0.06% among white men, and 0.04% among white women. Risk projections were higher in the presence of a lower estimated glomerular filtration rate, higher albuminuria, hypertension, current or former smoking, diabetes, and obesity. In the model-based lifetime projections, the risk of ESRD was highest among persons in the youngest age group, particularly among young blacks. The 15-year observed risks after donation among kidney donors in the United States were 3.5 to 5.3 times as high as the projected risks in the absence of donation. CONCLUSIONS: Multiple demographic and health characteristics may be used together to estimate the projected long-term risk of ESRD among living kidney-donor candidates and to inform acceptance criteria for kidney donors. (Funded by the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases and others.).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle