Validation of the Kidney Failure Risk Equation in Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Predicting allograft failure in kidney transplant recipients can help plan renal replacement therapy and guide patient-provider communication. The kidney failure risk equation (KFRE) accurately predicts the need for dialysis in patients with chronic kidney disease (CKD), but has not been validated in kidney transplant recipients. OBJECTIVE: We sought to validate the 4-variable KFRE (age, sex, estimated glomerular filtration rate [eGFR], and urine albumin-to-creatinine ratio [ACR]) for prediction of 2- and 5-year death-censored allograft failure. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Four independent North American Cohorts from Ontario, Canada; Alberta, Canada; Manitoba, Canada; and Wisconsin, United States, between January 1999 and December 2017. PATIENTS: Adult kidney transplant patients at 1-year posttransplantation. MEASUREMENTS: Kidney failure risk as measured by the KFRE (eGFR, urine ACR, age, and sex). METHODS: We included all adult patients who had at least 1 serum creatinine and at least 1 urine ACR measurement approximately 1 year following kidney transplantation. The performance of the KFRE was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (C-statistic). C-statistics from the 4 cohorts were meta-analyzed using random-effects models. RESULTS: ), with a C-statistic of 0.88 (0.78-0.98) for the 2-year KFRE and 0.83 (0.74-0.91) for the 5-year KFRE. LIMITATIONS: The KFRE does not predict episodes of acute rejection and there was heterogeneity between cohorts. CONCLUSIONS: The KFRE accurately predicts kidney failure in kidney transplant recipients at 1-year posttransplantation. Further validation in larger cohorts with longer follow-up times can strengthen the case for clinical implementation.
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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 | 0,062 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».