Influence of donor sex and age on graft outcome in kidney transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a known recipient sex-dependent association between donor sex and kidney transplant survival. We hypothesized that donor age also modifies the association between donor sex and graft survival. METHODS: First, deceased donor kidney transplant recipients (1988-2019, n = 461 364) recorded in the Scientific Registry of Transplant Recipients, the Australia and New Zealand Dialysis and Transplant Registry and the Collaborative Transplant Study were analyzed. We used multivariable Cox regression models to estimate the association between donor sex and death censored graft loss, accounting for the modifying effects of recipient sex and donor age; donor age was categorized as 5-19, 20-34, 35-49, 50-59 and ≥60 years. Results from cohort-specific Cox models were combined using individual patient data meta-analysis. RESULTS: Among female recipients of donors aged <60 years, graft loss hazards did not differ by donor sex; recipients of female donors ≥60 years showed significantly lower graft loss hazards than recipients of male donors of the same age [combined adjusted hazard ratio (aHR) 0.90, 95% CI 0.86-0.94]. Among male recipients, female donors aged <50 years were associated with significantly higher graft loss hazards than same-aged male donors (5-19 years: aHR 1.11, 95% CI 1.02-1.21; 20-34 years: aHR 1.08, 95% CI 1.02-1.15; 35-49 years: aHR 1.07, 95% CI 1.04-1.10). There were no significant differences in graft loss by donor sex among male recipients of donors aged ≥50 years. CONCLUSION: Donor age modifies the association between donor sex and graft survival. Older female donors were associated with similar or lower hazards of graft failure than older male donors in both male and female recipients, suggesting a better functional reserve of older female donor kidneys.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».