Patient survival following renal transplantation in Indigenous populations: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inequities in health care predispose Indigenous populations to poor health outcomes. The objective of this study was to examine patient survival and other post-transplant outcomes of kidney transplantation among Indigenous patients compared with non-Indigenous populations. METHODS: A systematic review of MEDLINE, EMBASE, and Google Scholar was undertaken from inception to September 30, 2019, using a computerized search. Publication descriptors and methodological and statistical details were extracted. Articles were assessed using the methodological index for non-randomized studies (MINORS) scale. RESULTS: Twelve studies were included. All studies were retrospective and published between 2004 and 2018. Mean Indigenous patient age was 40 (range: 8-76), while non-Indigenous was 41 (range: 6-74). Mean sample size for Indigenous populations was 398 (range: 24-1459), while for non-Indigenous patients was 1102 (range: 53-7555). Eight studies examined indigenous populations in Australia, two in Canada, one in the United States, and one in New Zealand. All studies were considered of high methodological quality and clinically homogenous. Results indicated that patient survival, graft survival, and delayed graft function were significantly reduced among Indigenous populations compared with non-Indigenous populations. CONCLUSIONS: Post-transplant outcomes among various Indigenous populations are significantly worse compared with non-Indigenous populations. The reasons for poor outcomes are likely multifactorial. Improved standardized reporting of transplant outcomes of Indigenous patients is necessary to better inform healthcare services and improve clinical outcomes.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».