Ethnic background is associated with no live kidney donor identified at the time of first transplant assessment—an opportunity missed? A single‐center retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Patients from ethnocultural minorities have reduced access to live donor kidney transplant (LDKT). To explore early pretransplant ethnocultural disparities in LDKT readiness, and the impact of the interactions with the transplant program, we assessed if patients had a potential live donor (LD) identified at first pretransplant assessment, and if patients with no LD initially received LDKT subsequently. Single-center, retrospective cohort of adults referred for kidney transplant (KT) assessment. Multivariable logistic regression assessed the association between ethnicity and having a potential LD. Cox proportional hazard analysis assessed the association between no potential LD initially and subsequent LDKT. Of 1617 participants, 66% of Caucasians indicated having a potential LD, compared with 55% of South Asians, 44% of African Canadians, and 41% of East Asians (P < 0.001). In multivariable logistic regression analysis, the odds of having a potential LD identified was significantly lower for African, East and South Asian Canadians. No potential LD at initial KT assessment was associated with lower likelihood of LDKT subsequently (hazard ratio [HR], 0.14; [0.10-0.19]). Compared to Caucasians, African, East and South Asian and African Canadians are less likely to have a potential LD identified at first KT assessment, which predicts a lower likelihood of subsequent LDKT.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,013 | 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 ».