Trends, Determinants, and Impact on Survival of Post-Lung Transplant Weight Changes: A Single-center Longitudinal Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Weight gain is commonly seen in lung transplant (LTx) recipients. Although previous studies have focused on weight changes at fixed time periods and relatively early after transplant, trends over time and long-term weight evolution have not been described in this population. The study objectives were to document weight changes up to 15 years post-LTx and assess the predictors of post-LTx weight changes and their associations with mortality. METHODS: Retrospective cohort study of LTx recipients between January 1, 2000, and November 30, 2016 (n = 502). Absolute weight changes from transplant were calculated at fixed time periods (6 mo, 1, 2, 5, 10, and 15 y), and continuous trends over time were generated. Predictors of weight changes and their association with mortality were assessed using linear and Cox regression analysis. RESULTS: LTx recipients experienced a gradual increase in weight, resulting from the combination of multiple weight trajectories. Interstitial lung disease diagnosis negatively predicted post-LTx weight changes at all time points, whereas transplant body mass index categories were significant predictors at earlier time points. Patients with a weight gain of >10% at 5 years had a better survival (hazard ratio [HR], 0.36; 95% confidence interval [CI], 0.20-0.66), whereas a 10% weight loss at earlier time points was associated with worse survival (1 y: HR, 2.04; 95% CI, 1.22-3.41 and 2 y: HR, 2.37; 95% CI, 1.22-4.58). CONCLUSIONS: Post-LTx weight changes display various trajectories, are predicted to some extent by individual and LTx-related factors, and have a negative or positive impact on survival depending on the time post-LTx. These results may lead to a better individualization of weight management after transplant.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».