Comparative Effectiveness of Tacrolimus-Based Steroid Sparing versus Steroid Maintenance Regimens in Kidney Transplantation: Results from Discrete Event Simulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Corticosteroids used as immunosuppressants to prevent acute rejection (AR) and graft loss (GL) following kidney transplantation are associated with serious cardiovascular and other adverse events. Evidence from short-term randomized controlled trials suggests that many patients on a tacrolimus-based immunosuppressant regimen can withdraw from steroids without increased AR or GL risk. OBJECTIVES: To measure the long-term tradeoff between GL and adverse events for a heterogeneous-risk population and determine the optimal timing of steroid withdrawal. METHODS: A discrete event simulation was developed including, as events, AR, GL, myocardial infarction (MI), stroke, cytomegalovirus, and new onset diabetes mellitus (NODM), among others. Data from the United States Renal Data System were used to estimate event-specific parametric regressions, which accounted for steroid-sparing regimen (avoidance, early 7-d withdrawal, 6-mo withdrawal, 12-mo withdrawal, and maintenance) as well as patients' demographics, immunologic risks, and comorbidities. Regression-equation results were used to derive individual time-to-event Weibull distributions, used, in turn, to simulate the course of patients over 20 y. RESULTS: Patients on steroid avoidance or an early-withdrawal regimen were more likely to experience AR (45.9% to 55.0% v. 33.6%, P < 0.05) and GL (51.5% to 68.8% v. 37.8%, P < 0.05) compared to patients on steroid maintenance. Patients in 6-mo and 12-mo steroid withdrawal groups were less likely to experience MI (11.1% v. 13.3%, P < 0.05), NODM (30.7% to 34.4% v. 37.7%, P < 0.05), and cardiac death (29.9% to 30.5% v. 32.4%, P < 0.05), compared to steroid maintenance. CONCLUSIONS: Strategies of 6- and 12-mo steroid withdrawal post-kidney transplantation are expected to reduce the rates of adverse cardiovascular events and other outcomes with no worsening of AR or GL rates compared with steroid maintenance.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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.
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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 ».