Risk Factors for Developing Low Estimated Glomerular Filtration Rate and Albuminuria in Living Kidney Donors
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective Chronic kidney disease is associated with significant morbidity and mortality in the general population, but little is known about the incidence and risk factors associated with developing low eGFR and moderate-severe albuminuria in living kidney donors following nephrectomy. Study Design Retrospective, population-based cohort study. Setting & Participants: Kidney donors in Alberta, Canada. Exposure Donor nephrectomy between May 2001 and December 2017. Outcome 2 estimated glomerular filtration rate (eGFR) measurements <45 mL/min/1.73 m 2 or 2 measurements of moderate or severe albuminuria from one-year post-donation onwards that were at least 90 days apart. Analytical Approach Associations between potential risk factors and the primary outcome were assessed using Cox proportional hazard regression analyses. Results Over a median follow-up period of 8.6 years (interquartile range [IQR]: 4.7-12.6 years), 47 of 590 donors (8.0%) developed sustained low eGFR or moderate-severe albuminuria, with an incidence rate of 9.2 per 1000 person-years (95% confidence interval: 6.6-11.8). The median time for development of this outcome beyond the first year after nephrectomy was 2.9 years (IQR: 1.4-8.0 years). Within the first four years of follow-up, a 5 mL/min/1.73 m 2 lower pre-donation eGFR increased the hazard of developing post-donation low eGFR or moderate-severe albuminuria by 26% (aHR, 1.26; 95% CI, 1.10-1.44). Furthermore, donors were at higher risk of developing low eGFR or albuminuria if they had evidence of pre-donation hypertension (aHR, 2.52; 95% CI, 1.28-4.96) or post-donation diabetes (aHR, 4.72; 95% CI, 1.54-14.50). Limitations We lacked data on certain donor characteristics that may impact long-term kidney function such as race, smoking history, and transplant-related characteristics. Conclusions A proportion of kidney donors, at an incidence rate of 9.2 per 1,000 person-years, will develop low eGFR or albuminuria after donation. Donors with lower pre-donation eGFR, pre-donation hypertension, and post-donation diabetes are at increased risk of developing this outcome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».