Long-Term Changes in Bone Mineral Density in Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alterations in bone mineral metabolism occur when kidney function declines and often continue after transplantation. We investigated long-term changes in bone mineral density (BMD) among kidney transplant recipients undergoing routine clinical BMD monitoring and management. METHODS: We identified adults receiving a kidney transplant in the province of Manitoba, Canada (1996-2011) who had greater than or equal to 2 posttransplant dual energy X-ray absorptiometry examinations. Bone mineral density was expressed as Z scores (standard deviation above/below sex-matched and age-matched reference data). The main outcome was the change in BMD. RESULTS: A total of 326 kidney transplant recipients were included (mean age, 45 years; 61% men). Recipients were followed up for an average of 8.2 years (766 follow-up dual energy X-ray absorptiometry measurements). At baseline (first scan; median, 0.5 years after transplantation), bone density was slightly below average for age and sex (mean Z scores: lumbar spine, -0.4 ± 1.6; femoral neck, -0.7 ± 1.1; total hip, -0.7 ± 1.1). At the second scan (mean, 2.7 years after first scan), mean bone density Z scores have increased (lumbar spine, -0.2 ± 1.6; femoral neck, -0.6 ± 1; total hip, -0.6 ± 1.1; matched, P < 0.01 at all sites). The only factor associated with a significant BMD change at all sites was osteoporosis treatment (BMD increase). Even after restricting the analysis to recipients who had not received osteoporosis treatment, final mean bone density (mean, 8.2 years after first scan) was average for age and sex (lumbar spine, +0.7 ± 1.6; femoral neck, -0.1 ± 1.1; total hip, 0.0 ± 1.1). CONCLUSION: With routine BMD monitoring and management, posttransplant bone density typically remains stable or improves with mean values that are average for age and sex.
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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)
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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 ».