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Clinical Implications of Metabolic Risk Factors in Lung Transplant Recipients

2021· article· en· W4254403977 sur OpenAlexaffabout
Jason Park, Karan Chohan, Jussi Tikkanen, Sahar Nourouzpour, Mamatha Bhat, Daniel Santa Mina, L.G. Singer, Tereza Martinu, Shaf Keshavjee, Dmitry Rozenberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineDiabetes mellitusHyperlipidemiaRetrospective cohort studyObesityLungRisk factorLung transplantationMetabolic syndromeGastroenterologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Metabolic risk factors (RF) have been associated with cardiovascular morbidity and poor graft survival in kidney and liver transplant recipients but have not been wellstudied in lung transplantation (LTx). We aimed to evaluate the prevalence of metabolic RF pre-and post-LTx, and test our hypothesis that pre-transplant metabolic RF are associated with an increased risk of chronic lung allograft dysfunction (CLAD) with detrimental effects on exercise capacity and post-LTx survival. METHODS: Single center, retrospective cohort study of LTx recipients listed 2014-2015 in the Toronto Lung Transplant Program. Clinical characteristics and pre-and post-LTx metabolic RF (hypertension, hyperlipidemia, diabetes, and obesity with BMI 30 kg/m 2 ) were abstracted from medical records. Subjects were categorized by number of pre-LTx metabolic RF present: 0; 1-2; and 3-4. Post-LTx six-minute walk distance (6MWD), CLAD and mortality within three-years post-transplant were compared across groups using one-way ANOVA and multivariable regression adjusting for age, sex, and diagnosis. RESULTS: 227 LTx recipients [median age 58 years, 60% males, BMI: 24.9 5.1 kg/m 2 , and 54% with interstitial lung disease (ILD)] were studied. Pre-LTx RF prevalence was: hypertension in 63 patients (28%), hyperlipidemia in 79 (35%), diabetes in 40 (18%) and obesity in 44 (19%). 43% of LTx recipients had no RF, 46% had 1-2 and 11% had 3-4 at time of transplant. The prevalence of 3-4 RF post-LTx was 26% at one and 34% at three-years, with obesity rates increasing to 31% by three-years. LTx recipients with 3-4 RF were more likely to have ILD (69%) as primary diagnosis compared to the other two RF groups (ILD 52%, p=0.01), but no differences were observed with respect to age, sex or pre-LTx 6MWD (cohort 304 m 108). Based on pre-LTx risk groups, there were significant differences in 6MWD improvement across groups in the first two-years post-transplant (Figure), which remained significant after adjustment for age, sex, and diagnosis. By three-years post-LTx, incidence of CLAD was 55/227 (24%) and all-cause mortality was 64/227 (28%), but no independent differences were observed between risk groups with respect to CLAD [3-4 vs. 1-2 RF; HR: 1.67 95% CI (0.8 -3.7), p=0.13] or all-cause mortality [HR: 1.74 95% (0.9 -3.4), p=0.14]. CONCLUSION: Metabolic RF were prevalent pre-and post-LTx, and were associated with lower exercise capacity post-LTx, but not CLAD or survival. Future studies exploring lifestyle interventions aimed at improving pre-and post-LTx metabolic RF and functional capacity are needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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