The epidemiology of early deep vein thrombosis in kidney transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because kidney transplant recipients may be at increased risk for deep vein thrombosis (DVT) following transplantation, we investigated the incidence, risk factors, treatments and outcomes of early DVT among kidney transplant recipients. METHODS: An observational, single-centre cohort study was conducted among adult kidney transplant recipients from Jan. 1, 2005, to Dec. 31, 2016 with 1-year followup. Time to DVT was assessed using the Kaplan-Meier method. Cox proportional hazards and linear regression models were used to analyze risk factors for and outcomes of DVT. RESULTS: The cumulative incidence of DVT was 4.25% at 3 months after transplant. In multivariable analysis, the use of depleting induction agents (hazard ratio [HR] 2.13, 95% confidence interval [CI] 1.05-4.35]), white recipient race (HR 1.84. 95% CI 1.08-3.12), the use of kidneys from expanded criteria donors (HR 2.13, 95% CI 1.05-4.32) and lower recipient body mass index (HR 0.95, 95% CI 0.91-1.00) increased the risk for early DVT. Peritransplant DVT prophylaxis was not associated with early DVT. Early DVT was not associated with reduced graft function, death, graft failure or first hospital readmission. CONCLUSION: Risk factors for early DVT in our cohort of kidney transplant recipients included white recipient race, use of depleting agents, lower recipient body mass index and use of expanded criteria donors. As practice patterns of donor and recipient selection in kidney transplantation evolve, the results of this study may aid in perioperative risk assessments and decision-making about the use of DVT prophylaxis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».