Establishing a Core Outcome Measure for Graft Health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Graft loss, a critically important outcome for transplant recipients, is variably defined and measured, and incompletely reported in trials. We convened a consensus workshop on establishing a core outcome measure for graft loss for all trials in kidney transplantation. METHODS: Twenty-five kidney transplant recipients/caregivers and 33 health professionals from 8 countries participated. Transcripts were analyzed thematically. RESULTS: Five themes were identified. "Graft loss as a continuum" conceptualizes graft loss as a process, but requiring an endpoint defined as a discrete event. In "defining an event with precision and accuracy," loss of graft function requiring chronic dialysis (minimum, 90 days) provided an objective and practical definition; retransplant would capture preemptive transplantation; relisting was readily measured but would overestimate graft loss; and allograft nephrectomy was redundant in being preceded by dialysis. However, the thresholds for renal replacement therapy varied. Conservative management was regarded as too ambiguous and complex to use routinely. "Distinguishing death-censored graft loss" would ensure clarity and meaningfulness in interpreting results. "Consistent reporting for decision making" by specifying time points and metrics (ie time to event) was suggested. "Ease of ascertainment and data collection" of the outcome from registries could support use of registry data to efficiently extend follow-up of trial participants. CONCLUSIONS: A practical and meaningful core outcome measure for graft loss may be defined as chronic dialysis or retransplant, and distinguished from loss due to death. Consistent reporting of graft loss using standardized metrics and time points may improve the contribution of trials to decision making in kidney transplantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».