Impact of Predialysis Psychosocial Conditions on Kidney Transplant Recipient Survival: Evidence Using Propensity Score Matching
Notice bibliographique
Résumé
Background: An increased number of end-stage renal disease patients suffer psychosocial conditions and may experience delayed access to transplantation due to listing restrictions. However, it remains to be shown whether preexisting psychosocial conditions confer an independent risk factor of poor posttransplant outcomes. Objective: We addressed this gap in knowledge by conducting a retrospective cohort study to investigate an independent association between the risk of death after transplant and having a diagnosis of psychosocial conditions 1 year prior to starting dialysis. Methods: All cases of adult deceased-donor kidney transplantation performed in Ontario, Canada, between April 1, 2002, and March 31, 2013, were used. Propensity score matching was applied to adjust for potential endogenous bias of using predialysis psychosocial status to predict posttransplant mortality. Survival analysis techniques, including Kaplan-Meier curves and Cox proportional hazards modeling, were also used. Results: Our results indicate a 49.4% (hazard ratio [HR] = 1.494 [95% confidence interval (CI) = 1.168-1.913]) increased relative risk of posttransplant death to be associated with predialysis psychosocial conditions, when other factors are held constant. The effect is significant ( P = .001) and is independent of other known predictors of death including advanced age. Conclusions: Findings from this study offered strong support for the development of psychosocial evaluation to screen candidates prior to transplant listing and early interventions for transplant candidates with psychosocial concerns.
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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 | 0,017 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».