Racial Differences in Medication Utilization for Secondary Prevention of Cardiovascular Disease in Kidney Transplant Recipients: A Post Hoc Analysis of the FAVORIT Trial Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective: Black kidney transplant recipients have higher prevalences of cardiovascular disease (CVD) risk factors and less intensive risk factor control than White kidney transplant recipients. Our objective was to evaluate racial disparities in receipt of statins and aspirin for secondary CVD prevention among kidney transplant recipients in the Folic Acid for Vascular Outcome Reduction in Transplantation (FAVORIT) trial. Study Design: Cohort study. Setting & Participants: FAVORIT participants of White, Black, and Other races from the United States and Canada with a history of CVD at study entry or who experienced a nonfatal CVD event during follow-up. Predictor: Race. Outcome: Receipt of statins and aspirin for secondary CVD prevention. Analytical Approach: We used parametric (Weibull), proportional-hazards, interval-censored survival models to evaluate the independent association of race with receipt of statins and aspirin for secondary CVD prevention. Results: Of the 4,110 kidney transplant recipients enrolled in FAVORIT trial, 978 met the inclusion criteria (78% White, 17% Black, and 6% Other race). Compared with the White race, Black and Other races were associated with lower hazards of receiving statins (Black race: adjusted HR, 0.76 [95% CI, 0.60-0.97]; Other race: adjusted HR, 0.87 [95% CI, 0.60-1.27]) and aspirin (Black race: adjusted HR, 0.85 [95% CI, 0.67-1.08]; Other race: adjusted HR, 0.63 [95% CI, 0.43-0.94]). Limitations: Lack of granular information on potential indications or contraindications for aspirin or statin use for secondary CVD prevention. Conclusions: Post hoc findings from the FAVORIT trial demonstrated that Black race was associated with a lower likelihood of receiving statins and Other race was associated with a lower likelihood of receiving aspirin for secondary CVD prevention. This represents a potential target to improve CVD care in non-White kidney 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».