Evolving Trends in Risk Profiles and Outcomes in Older Adults Undergoing Kidney Retransplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In older adults (≥65), access to and outcomes following kidney transplantation (KT) have improved over the past 3 decades. It is unknown if there were parallel trends in re-KT. We characterized the trends, changing landscape, and outcomes of re-KT in older adults. METHODS: Among the 44,149 older kidney-only recipients (1995-2016) in the Scientific Registry of Transplant Recipients, we identified 1743 who underwent re-KT. We analyzed trends and outcomes (mortality, death-censored graft failure [DCGF]) by eras (1995-2002, 2003-2014, and 2015-2016) that were defined by changes to the expanded criteria donors and Kidney Donor Profile Index policies. RESULTS: Among all older kidney-only recipients during 1995-2002, 2003-2014, 2015-2016 the proportion that were re-KTs increased from 2.7% to 4.2% to 5.7%, P < 0.001, respectively. Median age at re-KT (67-68-68, P = 0.04), years on dialysis after graft failure (1.4-1.5-2.2, P = 0.003), donor age (40.0-43.0-43.5, P = 0.04), proportion with panel reactive antibody 80-100 (22.0%-32.7%-48.7%, P < 0.001), and donation after circulatory death (1.1%-13.4%-19.5%, P < 0.001) have increased. Despite this, the 3-y cumulative incidence for mortality (22.3%-19.1%-11.5%, P = 0.002) and DCGF (13.3%-10.0%-5.1%, P = 0.01) decreased over time. Compared with deceased donor retransplant recipients during 1995-2002, those during 2003-2014 and 2015-2016 had lower mortality hazard (aHR = 0.78, 95% confidence interval, 0.63-0.86 and aHR = 0.55, 95% confidence interval, 0.35-0.86, respectively). These declines were noted but not significant for DCGF and in living donor re-KTs. CONCLUSIONS: In older retransplant recipients, outcomes have improved significantly over time despite higher risk profiles; yet they represent a fraction of the KTs performed. Our results support increasing access to re-KT in older adults; however, approaches to guide the selection and management in those with graft failure need to be explored.
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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 | 0,000 | 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 ».