The Advantage of Multiple Listing for Deceased Donor Kidney Transplantation Is Increasing Over Time.
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, patients may be wait-listed for deceased donor kidney transplantation in multiple transplant centers. Using data SRTR from 1995-2010 we determined factors associated with multiple wait-listing in a multivariate logistic regression model. The independent association of multiple wait-listing with deceased transplantation during different time periods (1995-9, 2000-4, 2005-10) was determined using Cox multivariate regression after adjustment for differences in patient age, sex, race, cause of ESRD, BMI, PRA, ABO blood group, education, employment status, health insurance provider, and OPO waiting time. Results: Among 310,349 actively wait-list candidates, 8.0% were multiply wait-listed. Factors associated with multiple wait listing included recipient age 18-39 years (compared to those >40 years); males; non-Black race; non-diabetic, ABO blood group O, B (compared to blood group A), PRA > 30%; working full time; higher education > high-school; non-private insurance; primary listing in an OPO with median waiting time > 2 years. The table show that likelihood of transplantation in multiply wait-listed candidates compared to candidates only listed at a single increased over time. This translated into clinically significant differences in access to transplantation among multiply listed patients. For example the proportion of ABO blood group B patients (39% versus 29%); PRA >30% (48% versus 34%); and, patients listed in OPOs with waiting time > 2 years (41% versus 22%) that were transplanted after five years of wait-listing was significantly higher in multiply listed patients (p<0.001 for all comparisons). Conclusions: Patients with biological barrier to transplantation (i.e. blood type B and high PRA) as well as patients with primary listing in centers with waiting times > 2 years have a higher odds of multiple waitlisting. The policy of multiple wait-listing is associated with an increased likelihood of transplantation and this advantage is increasing over time. Given the organ shortage, ensuring that all difficult to transplant patients have an equal opportunity to take advantage of this policy is essential.Table: No Caption available.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».