Follow-up Care of Living Kidney Donors in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous guidelines recommend that living kidney donors receive lifelong annual follow-up care to assess renal health. OBJECTIVE: To determine whether these best practice recommendations are currently being followed. DESIGN: Retrospective cohort study using linked health care databases. SETTING: Alberta, Canada (2002-2014). PATIENTS: Living kidney donors. MEASUREMENTS: We determined the proportion of donors who had annual outpatient physician visits and laboratory measurements for serum creatinine and albuminuria. RESULTS: There were 534 living kidney donors with a median follow-up of 7 years (maximum 13 years). The median age at the time of donation was 41 years and 62% were women. Overall, 25% of donors had all 3 markers of care (physician visit, serum creatinine, albuminuria measurement) in each year of follow-up. Adherence to physician visits was higher than serum creatinine or albuminuria measurements (67% vs 31% vs 28% of donors, respectively). Donors with guideline-concordant care were more likely to be older, reside closer to the transplant center, and receive their nephrectomy in more recent years. LIMITATIONS: Our results may not be generalizable to other countries that do not have a similar universal health care system. CONCLUSIONS: These findings suggest significant evidence-practice gaps, in that the majority of donors saw a physician, but the minority had measurements of kidney function or albuminuria. Future interventions should target improving follow-up care for all donors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».