175 The Unfinished Journey towards Transplant Equity: an analysis of racial/ethnic disparities for children in the post-KAS era
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: Disparities in pediatric kidney transplantation (KT) result in reduced access and worse outcomes for minority children. We aimed to assess the impact of recent systemic changes on these disparities. METHODS/STUDY POPULATION: Retrospective cohort study of pediatric patients utilizing data from the United States Renal Data System (USRDS) and Scientific Registry of Transplant Recipients (SRTR). We compared access to transplantation, time to deceased donor kidney transplant (DDKT), and allograft failure (ACGF) using Cox proportional hazards in the 4 years preceding KAS to the 4 years post-KAS implementation. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Compared to the pre-KAS era, patients post-KAS were more likely to be pre-emptively listed (26.8% vs 38.1%, p<0.001) and pre-emptively transplanted (23.8% vs 28.0%, p<0.001), however these benefits were not uniform across racial groups. Only 12.7% and 15.7% of Black and Hispanic children received a pre-emptive transplant compared to 29.6%, 49.8% and 54.4% of White, Asian and Other race children respectively. Compared to White children, Black and Hispanic children had a lower likelihood of transplant listing within 2 years of first dialysis service aHR 0.67 (0.59-0.76) and 0.82 (0.73-0.92), in the post-KAS era. Time to DDKT after listing was comparable across all racial groups in both eras. Black children have disproportionally worse 5-yr ACGF, aHR 1.50 (1.08-2.09), p=0.02. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: After KAS implementation there remains equity in time to DDKT, however disparities persist in transplant listing and ACGF among Black children. Further studies are needed to identify granular SES factors impacting delayed referral and systemic barriers to transplant, as well as risk factors for poor allograft outcomes among minority children.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».