Postdonation eGFR and New-Onset Antihypertensive Medication Use After Living Kidney Donation
Notice bibliographique
Résumé
Background. Limited data are available regarding clinical implications of lower renal function after living kidney donation. We examined a novel integrated database to study associations between postdonation estimated glomerular filtration rate (eGFR) and use of antihypertensive medication (AHM) treatment after living kidney donation. Methods. Study data were assembled by linking national U.S. transplant registry identifiers, serum creatinine (SCr) values from electronic medical records, and pharmacy fill records for 3222 living donors (1989–2016) without predonation hypertension. Estimated GFR (mL/min per 1.73 m 2 ) was computed from SCr values by the CKD-EPI equation. Repeated measures multivariable mixed effects modeling examined the associations (adjusted odds ratio, 95%LCL aOR 95% UCL ) between AHM use and postdonation eGFR levels (random effect) with fixed effects for baseline donor factors. Results. The linked database identified an average of 3 postdonation SCr values per donor (range: 1–38). Lower postdonation eGFR (vs ≥75) bore graded associations with higher odds of AHM use (eGFR 30–44: aOR 0.95 1.47 2.26 ; <30: aOR 1.08 2.52 5.90 ). Other independent correlates of postdonation AHM use included older age at donation (aOR per decade: 1.08 1.23 1.40 ), black race (aOR 1.03 1.51 2.21 ), body mass index > 30 kg/m 2 (aOR 1.01 1.45 2.09 ), first-degree donor–recipient relationship (aOR 1.07 1.38 1.79 ), “prehypertension” at donation (systolic blood pressure 120–139: aOR 1.10 1.46 1.94 ; diastolic blood pressure 80–89: aOR 1.06 1.45 1.99 ). Conclusions. This novel linkage illustrates the ability to identify postdonation kidney function and associate it with clinically meaningful outcomes; lower eGFR after living kidney donation is a correlate of AHM treatment requirements. Further work should define relationships of postdonation renal function, hypertension, and other morbidity measures.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».