The Change in Living Kidney Donation in Women and Men in the United States (2005–2015): A Population-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The factors underlying the decline in living kidney donation in the United States since 2005 must be understood to inform strategies to ensure access to this option for future patients. Population-based estimates provide a better assessment of donation activity than do trends in the number of living donor transplants. Using data from the Scientific Registry of Transplant Recipients and the United States Census, we determined longitudinal changes in living kidney donation between 2005 and 2015, focusing on the effect of sex and income. We used multilevel Poisson models to adjust for differences in age, race, the incidence of ESRD, and geographic factors (including population density, urbanization, and daily commuting). During the study period, the unadjusted rate of donation was 30.1 and 19.3 per million population in women and men, respectively, and the adjusted incidence of donation was 44% higher in women (incidence rate ratio [IRR], 1.44; 95% confidence interval [95% CI], 1.39 to 1.49). The incidence of donation was stable in women (IRR, 0.95; 95% CI, 0.84 to 1.07) but declined in men (IRR, 0.75; 95% CI, 0.68 to 0.83). Income was associated with longitudinal changes in donation in both sexes, yet donation was stable in the highest two population income quartiles in women but only in the highest income quartile in men. In both sexes, living related donations declined, irrespective of income. In conclusion, living donation declined in men but remained stable in women between 2005 and 2015, and income appeared to have a greater effect on living donation in men.
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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 | 0,000 |
| 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 ».