Impact of immunosuppression on incidence of post-transplant diabetes mellitus in solid organ transplant recipients: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Solid organ transplantation is a life-saving intervention for end-stage organ disease. Post-transplant diabetes mellitus (PTDM) is a common complication in solid organ transplant recipients, and significantly compromises long-term survival beyond a year. AIM: To perform a systematic review and meta-analysis to estimate incidence of PTDM and compare the effects of the 3 major immunosuppressants on incidence of PTDM. METHODS: Two hundred and six eligible studies identified 75595 patients on Tacrolimus, 51242 on Cyclosporine and 3020 on Sirolimus. Random effects meta-analyses was used to calculate incidence. RESULTS: Network meta-analysis estimated the overall risk of developing PTDM was higher with tacrolimus (OR = 1.4 95%CI: 1.0-2.0) and sirolimus (OR = 1.8; 95%CI: 1.5-2.2) than with Cyclosporine. The overall incidence of PTDM at years 2-3 was 17% for kidney, 19% for liver and 22% for heart. The risk factors for PTDM most frequently identified in the primary studies were age, body mass index, hepatitis C, and African American descent. CONCLUSION: Tacrolimus tends to exhibit higher diabetogenicity in the short-term (2-3 years post-transplant), whereas sirolimus exhibits higher diabetogenicity in the long-term (5-10 years post-transplant). This study will aid clinicians in recognition of risk factors for PTDM and encourage careful evaluation of the risk/benefit of different immunosuppressant regimens in transplant recipients.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».