Regarding Outcomes in Ethnic Minority Renal Transplant Recipients Receiving Everolimus Versus Mycophenolate
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor We read with great interest the article “Outcomes in ethnic minority renal transplant recipients receiving everolimus versus mycophenolate: comparative risk assessment results from a pooled analysis” by Melancon et al (1). In it, they concluded that everolimus versus mycophenolate resulted in similar composite end point incidence events across ethnicities. They prudently analyzed African Americans separately from non-US blacks. Their results suggest that non-US black transplant recipients have similar outcomes as “white,” whereas “Asian” and “Hispanics” demonstrate improved outcomes. Melancon et al also corroborated previous reports indicating that African Americans have poorer clinical outcomes in all respects compared with all ethnicities. Whereas Melancon et al separately analyzed African Americans and non-US blacks, we maintain that “Asians” and “Hispanics” are overly simplistic generic groupings. For example, Hispanics in California and Texas are likely to be of Mexican heritage, whereas Hispanics in Florida are frequently Cuban. In New York, most Hispanics are Puerto Ricans. Each of these subgroups exhibit different medical and social issues compared with each other and whites. Asians, who represent the fastest growing ethnic group in the United States, are frequently evaluated as a single homogenous entity. However, it includes Chinese, Filipino, Indian, Vietnamese, Korean, Japanese, Pakistani, Sri Lankan, Nepalese, Cambodian, Thai, Bangladeshi, and Burmese (Myanmar). Early reports indicated that outcomes were superior among Asians (2–4). However, other reports show that South Asians (Indian, Pakistanis, Nepalese, and Sri Lankans) experience poorer outcomes after transplantation (5, 6). Interestingly, American studies of Asians tend to focus on East Asians (Chinese and Japanese). They usually conclude that these Asians have better outcomes. Canadian and British studies of Asians usually focus on Indo-Asians and usually report inferior outcomes. In our center in the North East region of the United States, we conducted a retrospective review of 91 Asian recipients over a decade. We found that Chinese Americans demonstrated better survival at 1 year than Whites and non-Chinese Asians. We understand that it would be extremely tedious to break down each ethnic group into multiple subgroups to study. However, careful analysis may yield significant ramifications in terms of expectations, center evaluation, and reimbursement. Afshin Parsikia 1 Farah Karipineni2 Jorge Ortiz1 1 Department of Transplant Einstein Medical Center Philadelphia, PA 2 Department of Surgery Einstein Medical Center Philadelphia, PA
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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 | 0,006 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».