Observational Study Examining Kidney Transplantation Outcomes Following Donation From Individuals That Died of Drug Toxicity in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: The illicit drug toxicity (overdose) crisis has worsened across Canada, between 2016 and 2021 more than 28 000 individuals have died of drug toxicity. Organ donation from persons who experience drug toxicity death has increased in recent years. Objective: This study examines whether graft loss after kidney transplantation differed by donor cause of death. Design: Retrospective cohort. Setting: Provincial transplant program of British Columbia, Canada. Patients: Transplant recipients who received kidney transplantation from deceased donors aged 12 to 70 years between 2013 and 2019 (N = 1012). Measurements: Transplant recipient all cause graft loss (graft loss due to any cause including death) was compared by donor cause of death from drug toxicity or other. Methods: Five-year Kaplan-Meier estimates of all-cause graft survival, and 3-year complete as well as stratified inverse probability of treatment weighted Cox proportional hazards models were conducted. Results: Drug toxicity death donors donated to 25% (252/1012) of kidney transplantations. Drug toxicity death donors were more likely to be young, white, males, with fewer comorbidities such as diabetes or hypertension but were more likely to have a terminal serum creatinine ≥1.5 mg/dL or be hepatitis C virus (HCV) positive. Unadjusted 5-year estimate of all-cause graft survival was 97% for recipients of drug toxicity donor kidneys and 83% for recipients of non-drug toxicity donor kidneys ( P < .001). Recipients of drug toxicity death donor kidneys had decreased risk of all cause graft loss compared to recipients of non-drug toxicity death donor kidneys (hazard ratio [HR]: 0.30, 95% confidence interval [CI]: 0.12-0.77, P = .012). This is primarily due to the reduced risk of all-cause graft loss for recipients of younger (≤35 years) drug toxicity death donor kidneys (HR: 0.05, 95% CI: 0.00-0.55, P = .015). Limitations: Potential selection bias, potential unmeasured confounding. Conclusions: Donation after drug toxicity death is safe and should be considered more broadly to increase deceased donor kidney donation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».