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Enregistrement W4309341172 · doi:10.1016/j.ekir.2022.11.002

Older Age is Associated With Lower Utilization of Living Donor Kidney Transplant

2022· article· en· W4309341172 sur OpenAlexaffabout
Afsaneh Raissi, Aarushi Bansal, Oladapo Ekundayo, Sehajroop Bath, Nathaniel Edwards, Olusegun Famure, S. Joseph Kim, István Mucsi

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioConfidence intervalOdds ratioKidney transplantRetrospective cohort studyProportional hazards modelCohortLogistic regressionCohort studyKidney transplantationYoung adultInternal medicineKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Older adults (65 years or older) constitute a substantial and increasing proportion of patients with kidney failure, potentially needing kidney replacement therapy. Living donor kidney transplant (LDKT) offers superior outcomes for suitable patients of all ages. However, exploring LDKT and finding a living donor could be challenging for older adults. Here, we assessed the association between age and utilization of LDKT and assessed effect modification of key variables such as ethnicity and language. Methods: This is a retrospective cohort study of patients with kidney failure referred for kidney transplant (KT) assessment in Toronto between January 2006 and December 2013. The association between age and having a potential living donor identified was assessed using logistic regression and the association between age and the receipt of LDKT was assessed using Cox proportional hazards models. Results: = 0.001, for middle-aged and older adults, respectively.). Conclusion: Age is an independent predictor of receiving LDKT. Considering that nearly 90% of patients with kidney failure in Canada are >45 years of age, these results point to important and potentially modifiable age-related barriers to LDKT.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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