Initiating Maintenance Dialysis Before Living Kidney Donor Transplantation When a Donor Candidate Evaluation Is Well Underway
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preemptive kidney transplants result in better outcomes and patient experiences than transplantation after dialysis onset. It is unknown how often a person initiates maintenance dialysis before living kidney donor transplantation when their donor candidate evaluation is well underway. METHODS: Using healthcare databases, we retrospectively studied 478 living donor kidney transplants from 2004 to 2014 across 5 transplant centers in Ontario, Canada, where the recipients were not receiving dialysis when their donor's evaluation was well underway. We also explored some factors associated with a higher likelihood of dialysis initiation before transplant. RESULTS: A total of 167 (35%) of 478 persons with kidney failure initiated dialysis in a median of 9.7 months (25th-75th percentile, 5.4-18.7 months) after their donor candidate began their evaluation and received dialysis for a median of 8.8 months (3.6-16.9 months) before kidney transplantation. The total cohort's dialysis cost was CAD $8.1 million, and 44 (26%) of 167 recipients initiated their dialysis urgently in hospital. The median total donor evaluation time (time from evaluation start to donation) was 10.6 months (6.4-21.6 months) for preemptive transplants and 22.4 months (13.1-38.7 months) for donors whose recipients started dialysis before transplant. Recipients were more likely to start dialysis if their donor was female, nonwhite, lived in a lower-income neighborhood, and if the transplant center received the recipient referral later. CONCLUSION: One third of persons initiated dialysis before receiving their living kidney donor transplant, despite their donor's evaluation being well underway. Future studies should consider whether some of these events can be prevented by addressing inappropriate delays to improve patient outcomes and reduce healthcare costs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».