Comparing outcomes of third and fourth kidney transplantation in older and younger patients
Notice bibliographique
Résumé
Performing third or fourth kidney transplantation (3KT and 4KT) in older patients is rare due to surgical and immunologic challenges. We aimed to analyze and compare the outcomes of younger (18-64 years) and older (≥65 years) recipients of 3KT and 4KT. Between 1990 and 2016, we identified 5816 recipients of 3KTs (153 were older) and 886 recipients of 4KTs (18 were older). The incidences of delayed graft function (24.3% vs. 24.8%, p = .89), primary non-function (3.2% vs. 1.3%, p = .21), 1-year acute rejection (18.6% vs. 14.8%, p = .24), and 5-year death censored graft failure (DCGF) (24.8% vs. 17.9%, p = .06) were not different between younger and older recipients of 3KT. However, 5-year mortality was higher in older recipients (14.0% vs. 33.8%, p < .001) which remained significant after adjustment (aHR = 3.21, 95% CI: 2.59-3.99). Similar patterns were noted in the 4KT cohort. When compared with waitlisted patients, 3KT and 4KT are associated with a lower risk of mortality; aHR = 0.37, 95% CI: 0.33-0.41 and aHR = 0.31, 95% CI: 0.24-0.41, respectively. This survival benefit did not differ by recipient age (younger vs. older, p for interaction = 3KT: .49 and 4KT: .58). In the largest cohort described to date, we report that there is a survival benefit of 3KT and 4KT even among older patients. Although a highly selected cohort, our results support improving access to 3KT and 4KT.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».