Delays in Living Donor Transplantation Are Increasing Over Time.
Notice bibliographique
Résumé
Given the health and economic consequences of even a relatively short exposure to dialysis, avoiding delays in living donor transplantation (LDTX) is desirable. With the exception of preemptive transplantation, few studies have examined factors associated with delays in LDTX. Using data from the USRDS we determined the time to LDTX from the date of first dialysis treatment among n = 38,343 non-preemptive LDTX recipients and documented the proportion of preemptive transplants over time. Using a multivariate logistic regression model we then identified factors associated with delayed LDTX (defined by dialysis exposure >18 months). The proportion of preemptive LDTX performed annually remained relatively stable during study period (mean 17%). In contrast, the proportion of delayed LDTX increased from 19% in 1995 to 45 % in 2007. After adjustment for biological factors (i.e. ABO, PRA, age, cause of ESRD, BMI, comorbid conditions) the odds of delayed transplantation were 2.7 fold greater in 2005-7 than in 1995-9 (see Table). Further a number of socio-demographic factors were associated with higher odds of delayed transplantation including non-white race, lower median household income, lower education, and lack of private insurance. Conclusions: There was a 2.7 fold increase in the odds of delayed LDTX between 1995-2007. Even among patients who successfully obtained a LDTX, socio-demographic factors impact access to LDTX. Strategies to increase the efficiency of evaluating donors and recipients for LDTX may result in significant healthcare savings and improved post transplant outcomes.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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».