Late graft failure after kidney transplantation as the consequence of late versus early events
Notice bibliographique
Résumé
Beyond the first posttransplant year, 3% of kidney transplants fail annually. In a prospective, multicenter cohort study, we tested the relative impact of early versus late events on risk of long-term death-censored graft failure (DCGF). In grafts surviving at least 90 days, early events (acute rejection [AR] and delayed graft function [DGF] before day 90) were recorded; serum creatinine (Cr) at day 90 was defined as baseline. Thereafter, a 25% rise in serum Cr or new-onset proteinuria triggered graft biopsy (index biopsy, IBx), allowing comparison of risk of DCGF associated with early events (AR, DGF, baseline serum Cr >2.0 mg/dL) to that associated with later events (IBx). Among 3678 patients followed for 4.7 ± 1.9 years, 753 (20%) had IBx at a median of 15.3 months posttransplant. Early AR (HR = 1.77, P < .001) and elevated Cr at Day 90 (HR = 2.56, P < .0001) were associated with increased risk of DCGF; however, later-onset dysfunction requiring IBx had far greater impact (HR = 13.8, P < .0001). At 90 days, neither clinical characteristics nor early events distinguished those who subsequently did or did not undergo IBx or suffer DCGF. To improve long-term kidney allograft survival, management paradigms should promote prompt diagnosis and treatment of both early and later events.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».