Recipient Outcomes Following Transplantation of Allografts From Live Kidney Donors Who Subsequently Developed End-Stage Renal Disease
Notice bibliographique
Résumé
Live kidney donors have an increased risk of end-stage renal disease (ESRD) compared with nondonors; however, it is unknown whether undetected, subclinical kidney disease exists at donation that subsequently contributes to this risk. To indirectly test this hypothesis, the authors followed the donated kidneys, by comparing the outcomes of 257 recipients whose donors subsequently developed ESRD with a matched cohort whose donors remained ESRD free. The compared recipients were matched on donor (age, sex, race/ethnicity, donor-recipient relationship), transplant (HLA mismatch, peak panel-reactive antibody, previous transplantation, year of transplantation), and recipient (age, sex, race/ethnicity, body mass index, cause of ESRD, and time on dialysis) risk factors. Median recipient follow-up was 12.5 years (interquartile range 7.4-17.9, maximum 20 years). Recipients of allografts from donors who developed ESRD had increased death-censored graft loss (74% versus 56% at 20 years; adjusted hazard ratio [aHR] 1.7; 95% confidence interval [CI] 1.5-2.0; p < 0.001) and mortality (61% versus 46% at 20 years; aHR 1.5; 95% CI 1.2-1.8; p < 0.001) compared with matched recipients of allografts from donors who did not develop ESRD. This association was similar among related, spousal, and unrelated nonspousal donors. These findings support a novel view of the mechanisms underlying donor ESRD: that of pre-donation kidney disease. However, biopsy data may be required to confirm this hypothesis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».