Age and sex determine conversion from immediate‐release to extended‐release tacrolimus in a multi‐center cohort of Canadian pediatric renal transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
ER-Tac, taken once per day, is associated with improved adherence. This study examined the potential patient and clinical factors that influence clinicians to convert pediatric patients from immediate-release to ER-Tac. This prospective multi-center observational study followed Canadian pediatric kidney transplant recipients up to 5 years post-transplant. Cox Proportional Hazards Regression was used to examine the influence of factors on conversion to ER-Tac. Sixty-six participants were included in this analysis. For every additional year of age at the time of transplant, the likelihood of conversion was more than doubled (HR 2.54, CI 1.83, 3.54, P < 0.001). The impact of age reduced by three percent for every month after transplant (HR 0.97, CI 0.95, 0.98, P < 0.001). Girls were more likely to be converted than boys (HR 3.78, CI 1.35, 10.6, P 0.01). Adherence measures (MAM-MM and tacrolimus trough variability), individual barriers to adherence, renal function, HLA mismatch, and rejection were not significant predictors of conversion in the final regression model. ER-Tac was preferentially prescribed to older age and female patients. Female sex and adolescence are both associated with worse graft outcomes, but we found no link between individualized markers of adherence/graft risk and conversion. Clinicians appeared to be using demographic features to distinguish patients at perceived higher risk and converted accordingly, without a case-by-case evaluation of who is more susceptible to poor 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».