White donor, younger donor and double lung transplant are associated with better survival in sarcoidosis patients
Notice bibliographique
Résumé
Sarcoidosis commonly affects the lung. Lung transplantation (LT) is required when there is a severe and refractory involvement. We compared post-transplant survival rates of sarcoidosis patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). We also explored whether the race and age of the donor, and double lung transplant have any effect on the survival in the post transplant setting. We analyzed 9,727 adult patients with sarcoidosis, COPD, and IPF who underwent LT worldwide between 2005-2015 based on United Network for Organ Sharing (UNOS) database. Survival rates were compared with Kaplan-Meier, and risk factors were investigated by Cox-regression analysis. 469 (5%) were transplanted because of sarcoidosis, 3,688 (38%) for COPD and 5,570 (57%) for IPF. Unadjusted survival analysis showed a better post-transplant survival rate for patients with sarcoidosis (p < 0.001, Log-rank test). In Cox-regression analysis, double lung transplant and white race of the lung donor showed to have a significant survival advantage. Since double lung transplant, those who are younger and have lower Lung Allocation Score (LAS) at the time of transplant have a survival advantage, we suggest double lung transplant as the procedure of choice, especially in younger sarcoidosis subjects and with lower LAS scores.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».