Tacrolimus Formulation, Exposure Variability, and Outcomes in Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Few studies have compared within-patient variability measures of tacrolimus trough levels by formulation and assessed within-patient variability on outcomes of kidney transplant recipients. Research Questions (1) To compare within-patient variability of trough levels when converting from twice-daily to once-daily tacrolimus using standard deviation, coefficient of variation, and intrapatient variability percent. (2) To use the 3 measures of variability to examine the relationship between tacrolimus once-daily within-patient variability and total graft failure (i.e., return to chronic dialysis, pre-emptive retransplant, death with graft function). Design In this observational cohort study, within-patient variability of trough levels pre- and post-conversion from twice-daily to once-daily tacrolimus were compared using Wilcoxon matched-pairs signed-rank test. Graft outcomes were analyzed using Kaplan-Meier curves and multivariable Cox proportional hazards models. Results In 463 patients, within-patient variability differences pre- and post-conversion of median standard deviation, coefficient of variation, and intrapatient variability percent were −0.16 ( P = 0.09), −0.01 ( P = 0.52), and −1.41 ( P = 0.32), respectively. Post-conversion, every 1 unit increase in within-patient variability standard deviation and intrapatient variability percent and every 0.1 unit increase in the coefficient of variation was associated with an increased hazard ratio [1.19 ( P = 0.004), 1.02 ( P = 0.030), 1.13 ( P = 0.001), respectively] of total graft failure. Post-conversion, within-patient variability above cohort medians using standard deviation and coefficient of variation had a significantly higher risk of total graft failure. Discussion Under a program-wide conversion, no significant difference was observed in within-patient variability post-conversion from twice-daily to once-daily tacrolimus using the three measures of variability. High within-patient variability was associated with adverse transplant outcomes post-conversion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».