Posttransplant Diabetes Mellitus and Immunosuppression Selection in Older and Obese Kidney Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective Posttransplant diabetes mellitus (DM) after kidney transplantation increases morbidity and mortality, particularly in older and obese recipients. We aimed to examine the impact of immunosuppression selection on the risk of posttransplant DM among both older and obese kidney transplant recipients. Study Design Retrospective database study. Setting & Participants Kidney-only transplant recipients aged ≥18 years from 2005 to 2016 in the United States from US Renal Data System records, which integrate Organ Procurement and Transplantation Network/United Network for Organ Sharing records with Medicare billing claims. Exposures Various immunosuppression regimens in the first 3 months after transplant. Outcomes Development of DM >3 months-to-1 year posttransplant. Analytical Approach We used multivariable Cox regression to compare the incidence of posttransplant DM by immunosuppression regimen with the reference regimen of thymoglobulin (TMG) or alemtuzumab (ALEM) with tacrolimus + mycophenolic acid + prednisone using inverse propensity weighting. Results 12.7% of kidney transplant recipients developed posttransplant DM with higher incidences in older (≥55 years vs <55 years: 16.7% vs 10.1%) and obese (body mass index [BMI] ≥ 30 kg/m 2 vs BMI < 30 kg/m 2 : 17.1% vs 10.9%) patients. The incidence of posttransplant DM was lower with steroid avoidance [TMG/ALEM + no prednisone (8.4%) and IL2rAb + no prednisone (9.7%)] than TMG/ALEM with triple therapy (13.1%). After adjustment for donor and recipient characteristics, TMG/ALEM with steroid avoidance was beneficial for all groups [age < 55 years: adjusted HR (aHR), 0.63 (95% confidence interval [CI], 0.54-0.72); age ≥ 55 years: aHR, 0.69 (95% CI, 0.60-0.79); BMI < 30 kg/m 2 : aHR, 0.69 (95% CI, 0.60-0.78); BMI ≥ 30 kg/m 2 : aHR, 0.67 (95% CI, 0.57-0.79)]. However, IL2rAb with steroid avoidance was beneficial only for older patients (aHR, 0.76; 95% CI, 0.58-0.99) and for those with BMI < 30 kg/m 2 (aHR, 0.63; 95% CI, 0.46-0.87). Limitations Retrospective study and lacked data on immunosuppression levels. Conclusions The beneficial impact of steroid avoidance using tacrolimus on posttransplant DM appears to differ by patient age and induction regimen.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».