48390 Racial and Ethnic Disparities in Pediatric Kidney Transplantation - Has KAS made a difference?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT IMPACT: Evaluate the impact that the Kidney Allocation System has had on racial and ethnic disparities in pediatric deceased donor kidney transplant recipients. OBJECTIVES/GOALS: Racial and ethnic minority pediatric transplant candidates have known disparities in access to kidney transplantation. The Kidney Allocation System (KAS), implemented in 2014, was designed in part to alleviate some of these disparities thereby making transplant more equitable. We investigated the effect of KAS on reported disparities. METHODS/STUDY POPULATION: We utilized Scientific Registry of Transplant Recipients (SRTR) data to determine differences in new waitlist registrants, deceased donor (DDKT) and living donor kidney transplants (LDKT), HLA mismatch, and allograft survival among pediatric patients of different racial and ethnic backgrounds. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Black pediatric patients represented 21.3% of new waitlist registrants pre-KAS and 18.9% post-KAS. Waitlist time increased for pediatric patients of all races post-KAS with the highest increase (131 days) in Asian patients (p < 0.01). The racial distribution of DDKT pre- and post-KAS was unchanged (White 38.4% vs 38.3%, Black 24.5% vs 22.5%, Hispanic 30.6% vs 31.1%, Asian 3.7% vs 4.4%, p = 0.12). The 3-yr graft failure rate is disproportionately worse in Black children compared to other races pre- and post-KAS (White 6.8% vs 5.3%, Black 14% vs 8.7%, Hispanic 8% vs 4.5%, Asian 6.6% vs 6.7%, Other 6.5% vs 2.9%) although there is a trend towards better graft survival in the post-KAS era. Graft survival worsened in Asian children in the post-KAS era (HR 2.34,95% CI 1.05 - 5.25, p=0.038). DISCUSSION/SIGNIFICANCE OF FINDINGS: Racial and ethnic disparities in pediatric ESRD patients have not been ameliorated by KAS. Children of color have longer waitlist time and are more likely to have graft failure. Alarmingly, allograft failure rate increased in Asian patients post-KAS, which merits further evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».