Pre-Transplant Left Ventricular Geometry and Major Adverse Cardiovascular Events After Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Preventing major adverse cardiovascular events (MACE) after kidney transplantation motivates pre-transplant cardiac evaluation that includes two-dimensional transthoracic echocardiography (TTE). The relationship of relative wall thickness (RWT) to left ventricular mass index (LVMI) in predicting post-transplant MACE is unclear. MATERIAL AND METHODS In this multi-ethnic Canadian single-center cohort study, we identified 1063 adults undergoing pre-transplant TTE within 1 year pre-transplant and with minimum 6 months of post-kidney transplant follow-up for MACE, defined as a composite of coronary revascularization, myocardial infarction, stroke, and cardiac death. Left ventricular hypertrophy (LVH, >131 g/m² in men and >100 g/m² in women) and increased RWT (>0.45) were a priori used to define normal (no LVH, normal RWT), concentric remodeling (no LVH, increased RWT), eccentric hypertrophy (LVH, normal RWT), and concentric hypertrophy (LVH, increased RWT). RESULTS There were 134 MACE over 3577 patient-years of post-transplant follow-up. Both LVH (HR 1.58, p=0.022) and high RWT (HR 1.44, p=0.041) predicted MACE in multivariate survival regression analysis independently of common pre-transplant MACE risk factors. Concentric remodeling, concentric hypertrophy, and eccentric hypertrophy all increased the risk for MACE (4.44, 5.05, and 5.55 events per 100 patient-years, respectively) versus normal echocardiography (2.71 events per 100 patient-years, all p<0.05 for difference). In Cox interactive regression analysis, LVMI and RWT were independently associated with MACE (p=0.015, p=0.025) and significantly interacted (p=0.008). CONCLUSIONS LV geometric parameters beyond LVH alone can assist post-transplant prognostication in kidney transplant candidates.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».