Impact of diabetes mellitus on clinical outcomes after heart transplantation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Diabetes mellitus (DM) is common among recipients of heart transplantation (HTx) but its impact on clinical outcomes is unclear. We evaluated the associations between pretransplant DM and posttransplant DM (PTDM) and outcomes among adults receiving HTx at a single center. METHODS: We performed a retrospective study (range 01/2008 - 07/2018), n = 244. The primary outcome was survival; secondary outcomes included acute rejection, cardiac allograft vasculopathy, infection requiring hospitalization, macrovascular events, and dialysis initiation post-transplant. Comparisons were performed using Kaplan-Meier and multivariable Cox regression analyses. RESULTS: Pretransplant DM was present in 75 (30.7%) patients and was associated with a higher risk for infection requiring hospitalization (p < 0.05), but not with survival or other outcomes. Among the 144 patients without pretransplant DM surviving to 1 year, 29 (20.1%) were diagnosed with PTDM at the 1-year follow-up. After multivariable adjustment, PTDM diagnosis at 1-year remained associated with worse subsequent survival (hazard ratio 2.72, 95% confidence interval 1.03-7.16). Predictors of PTDM at 1-year included cytomegalovirus seropositivity and higher prednisone dose (> 5 mg/day) at 1-year follow-up. CONCLUSIONS: Compared to HTx recipients without baseline DM, those with baseline DM have a higher risk for infections requiring hospitalization, and those who develop DM after HTx have worse survival.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».