Risk Factors for 1-Year Graft Loss After Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: With expansion of the pool of kidney grafts, through the use of higher-risk donors, and increased attention to donor management strategies, the 1-year graft survival rate is subject to change. It is, therefore, useful to elucidate 1-year graft survival rates by dissecting the characteristics of the low-risk and high-risk kidney transplant cases. The objective of our study was to evaluate factors purported to influence the risk of 1-year graft loss in kidney transplant recipients. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We searched bibliographic databases from 2000 to 2017 and included observational studies that measured the association between donor, recipient, the transplant operation, or early postoperative complications, and 1-year death-censored graft loss. RESULTS: We identified 35 eligible primary studies, with 20 risk factors amenable to meta-analysis. Six factors were associated with graft loss, with moderate to high degree of certainty: donor age (hazard ratio [HR], 1.11 per 10-year increase; 95% confidence interval [95% CI], 1.04 to 1.18), extended criteria donors (HR, 1.35; 95% CI, 1.28 to 1.42), deceased donors (HR, 1.54; 95% CI, 1.32 to 1.82), number of HLA mismatches (HR, 1.08 per one mismatch increase; 95% CI, 1.07 to 1.09), recipient age (HR, 1.17 per 10-year increase; 95% CI, 1.09 to 1.25), and delayed graft function (HR, 1.89; 95% CI, 1.46 to 2.47) as risk factors for 1-year graft loss. Pooled analyses also excluded, with a high degree of certainty, any associations of cold ischemia time, recipient race, pretransplant body mass index, diabetes, and hypertension with 1-year graft loss. CONCLUSIONS: Recipient age, donor age, standard versus extended criteria donor, living versus deceased donor, HLA mismatch, and delayed graft function all predicted 1-year graft survival. The effect of each risk factor is small.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».