Retour en dialyse après échec de transplantation : comment améliorer les résultats dans cette population fragile ?
Notice bibliographique
Résumé
Ten to 15 % of transplant recipients will return to dialysis, or require another transplantation within 5years, rising to 23 % by 10years, and failed transplantation is now one of the major indications for starting dialysis, accounting for almost 5 % of incident dialysis patients in the US and 10 % in France. Patients who resume dialysis post-transplantation have usually experienced an extended period of uraemia and long-term immunosuppressive therapy, and exhibit high rates of anaemia and erythropoietin resistance, hypoalbuminaemia and persistent chronic inflammation from the failed graft. These factors may increase mortality risk during the first year of dialysis, as observed in the US, but not in Canada or France. When compared to a control group of transplant-naive patients followed in the same institution in France, patients with transplant failure have a higher rate of usable arteriovenous fistula or graft, a similar rate of non-planned dialysis, and initiate dialysis with a higher glomerular filtration rate. We suggest that patient survival in dialysis after graft loss is influenced by both patient characteristics and quality of care, and this may explain the favourable outcome of this specific dialysis population in France.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».