Survival Outcomes After Heart Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Currently, women represent <25% of heart transplant recipients. Reasons for this female underrepresentation have been attributed to selection and referral bias and potentially poorer outcomes in female recipients. The aim of this study was to compare long-term posttransplant survival between men and women, when matched for recipient and donor characteristics. Methods and Results: Using the International Society for Heart and Lung Transplantation Registry, we performed descriptive analyses and estimated overall freedom from posttransplant death stratified by sex using Kaplan-Meier survival methods. Male and female recipients were matched according to the Index for Mortality Prediction After Cardiac Transplantation and Donor Risk Index score using 1:1 propensity score matching. The study cohort comprised 34 198 heart transplant recipients (76.3% men, 23.7% women) between 2004 and 2014. Compared with men, women were more likely younger (51 [39–59] versus 55 [46–61] years; P <0.001) and had a different distribution of heart failure etiology ( P <0.001). In general, the prevalence of comorbidities was lower in women than in men. Women were less likely to have diabetes mellitus (19.1% versus 26.2%; P <0.001), hypertension (40.7% versus 47.9%; P <0.001), peripheral vascular disease (2.4% versus 3.3%; P =0.002), tobacco use (36.5% versus 52.3%; P <0.001), and prior cardiovascular surgery (38.6% versus 50.7%; P <0.001). Women were more likely to have a history of malignancy (10.5% versus 5.3%; P <0.001), require intravenous inotropes (41.4% versus 37.2%; P <0.001), and were less likely supported by an intra-aortic balloon pump (3.3% versus 3.8%; P =0.03) or durable ventricular assist device (22% versus 31.5%; P <0.001). Transplanted male recipients had a higher Index for Mortality Prediction After Cardiac Transplantation score (5 [2–7] versus 4 [1–6]; P <0.001). When male and female heart transplant recipients were matched for recipient and donor characteristics, there was no significant survival difference ( P =0.57). Conclusions: Overall survival does not differ between men and women after cardiac transplantation. Women who survive to heart transplantation appear to have lower risk features than male recipients but receive hearts from higher risk donors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».