APOL1 Genotype and Renal Function of Black Living Donors
Notice bibliographique
Résumé
Black living kidney donors are at higher risk of developing kidney disease than white donors. We examined the effect of the APOL1 high-risk genotype on postdonation renal function in black living kidney donors and evaluated whether this genotype alters the association between donation and donor outcome. We grouped 136 black living kidney donors as APOL1 high-risk (two risk alleles; n =19; 14%) or low-risk (one or zero risk alleles; n =117; 86%) genotype. Predonation characteristics were similar between groups, except for lower mean±SD baseline eGFR (CKD-EPI equation) in donors with the APOL1 high-risk genotype (98±17 versus 108±20 ml/min per 1.73 m 2 ; P =0.04). At a median of 12 years after donation, donors with the APOL1 high-risk genotype had lower eGFR (57±18 versus 67±15 ml/min per 1.73 m 2 ; P =0.02) and faster decline in eGFR after adjusting for predonation eGFR (1.19; 95% confidence interval, 0 to 2.3 versus 0.4; 95% confidence interval, 0.1 to 0.7 ml/min per 1.73 m 2 per year, P =0.02). Two donors developed ESRD; both carried the APOL1 high-risk genotype. In a subgroup of 115 donors matched to 115 nondonors by APOL1 genotype, we did not find a difference between groups in the rate of eGFR decline ( P =0.39) or any statistical interaction by APOL1 status ( P =0.92). In conclusion, APOL1 high-risk genotype in black living kidney donors associated with greater decline in postdonation kidney function. Trajectory of renal function was similar between donors and nondonors. The association between APOL1 high-risk genotype and poor renal outcomes in kidney donors requires validation in a larger study.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».