High Risk of Liver Allograft Failure During Late Adolescence and Young Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Graft failure risk is highest during emerging adulthood (17-24 years) in kidney and heart transplant. It is unknown whether a similar association exists in liver transplant recipients. METHODS: We sought to estimate the relative hazards of graft failure at different current ages, compared with those aged 21 to 24 years. We evaluated 17 181 patients recorded in the Scientific Registry of Transplant Recipients who received a first isolated liver transplant at 40 years or younger (1988-2013) and had 6 months or longer of graft function. We used time-dependent Cox models to estimate the association between current age and failure risk, defined as retransplant or death after graft failure; observation was censored at death with graft function. RESULTS: There were 2540 failures. Absolute graft failure rates were highest in ages 25 to 29 years (3.0/100 person-years). Compared with individuals with the same time since transplantation, those aged 21 to 24 years had significantly higher failure rates than those younger than 17 years and older than 34 years; hazards did not differ for those aged 25 to 29 years (1.03 [0.86, 1.24]) and were lower, but not significantly, for those aged 17 to 20 years (hazards ratio, 0.83; 95% confidence interval, 0.68-1.01) and ages 30 to 34 years (hazards ratio, 0.84; 95% confidence interval, 0.70-1.01). CONCLUSIONS: Among young first isolated liver transplant recipients, graft failure risks are highest in the period from 21 to 29 years of age.
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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 | 0,000 | 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 ».