Induction immunosuppression and post-transplant diabetes mellitus: a propensity-matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Post-transplant diabetes mellitus (PTDM) is a common complication among cardiac transplant recipients, causing diabetes-related complications and death. While certain maintenance immunosuppressive drugs increase PTDM risk, it is unclear whether induction immunosuppression can do the same. Therefore, we evaluated whether induction immunosuppression with IL-2 receptor antagonists, polyclonal anti-lymphocyte antibodies, or Alemtuzumab given in the peri-transplant period is associated with PTDM. Methods: We used the Scientific Registry of Transplant Recipients database to conduct a cohort study of US adults who received cardiac transplants between January 2008-December 2018. We excluded patients with prior or multiple organ transplants and those with a history of diabetes, resulting in 17,142 recipients. We created propensity-matched cohorts (n=7,412) using predictors of induction immunosuppression and examined the association between post-transplant diabetes and induction immunosuppression by estimating hazard ratios using Cox proportional-hazards models. Results: In the propensity-matched cohort, the average age was 52.5 (SD=13.2) years, 28.7% were female and 3,706 received induction immunosuppression. There were 867 incident cases of PTDM during 26,710 person-years of follow-up (32.5 cases/1,000 person-years). There was no association between induction immunosuppression and post-transplant diabetes (Hazard Ratio= 1.04, 95% confidence interval 0.91 - 1.19). Similarly, no associations were observed for each class of induction immunosuppression agents and post-transplant diabetes. Conclusion: The use of contemporary induction immunosuppression in cardiac transplant patients was not associated with post-transplant diabetes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».