An Examination of the Application of the Kidney Donor Risk Index in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Kidney Donor Risk Index (KDRI) is a continuous measure of deceased donor kidney transplant failure risk that was derived in US patients based on 10 donor characteristics. In the United States, the KDRI is utilized to guide organ allocation and to inform clinical decisions regarding organ acceptance. Objective: To examine the application of the US-derived KDRI in a large Canadian province. Patients: All deceased donor kidney-only transplant recipients in British Columbia (BC) between 2005 and 2014. Methods: We examined the predictive performance of KDRI in BC transplant recipients and compared the overall performance of KDRI with donor age alone in predicting transplant failure (from all causes including death). Results: Donors in BC (N = 785) were older but included no black donors and few Hepatitis C virus (HCV)-positive donors compared with the original derivation cohort of the KDRI in the United States. The KDRI was moderately predictive of transplant failure ( c statistic, 0.63) and had similar predictive performance to donor age alone ( c statistic, 0.64). Conclusion: Our findings suggest that the US-derived KDRI does not improve the prediction of kidney transplant failure compared with donor age alone in a Canadian cohort and highlight the need to determine the applicability of KDRI in different regions.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».