Risk factors associated with allograft failure in pediatric kidney transplant recipients with focal segmental glomerulosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With improved outcomes for children transplanted with FSGS since previous NAPRTCS registry reports, this study re-evaluates the association of living donation, immunosuppression, and DGF on graft survival. SETTING: Patients transplanted between 2002 and 2016, comparing FSGS diagnosis vs other glomerular diseases. METHODS: Primary outcomes were allograft survival and FSGS recurrent-free graft survival. Potential risk factors were obtained at the time of transplant and up to 30 days post-transplantation. Analysis considered a priori that DGF may be a proxy for severe FSGS recurrence. Multivariable survival models for outcome were tested for sensitivity without/with DGF to determine features independent of recurrence. RESULTS: From the larger cohort of 3010 patients, 5-year graft survival in children with FSGS (n = 455) was worse (74.3%) compared with other glomerular diseases (87.1%, n = 690) (HR 1.45, P = 0.033). Modeling all glomerular diseases, survival risk was associated with deceased donor (HR 1.83, P = 0.002), re-transplantation (HR 1.58, P = 0.013), and recipient age (HR 1.06/y, P = 0.002). The living donor advantage was not confirmed in a FSGS model (HR 1.51 for deceased, P = 0.12). DGF was highly associated with graft failure (HR 4.39, P < 0.001) and independent of re-transplant history but not FSGS diagnosis. Induction agents or primary immunosuppression choices were not associated with survival. CONCLUSION: Graft survival rates have improved since the previous report. Living donor did not predict graft failure, but there remains no survival advantage. DGF was the primary independent predictor for graft loss secondary to FSGS recurrence, consistent with DGF being a proxy for severe recurrent disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».