Impact of early immunosuppression on pediatric liver transplant outcomes within 1 year
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Starzl Network for Excellence in Pediatric Transplantation identified optimizing immunosuppression (IS) as a priority practice improvement area for patients, families, and providers. We aimed to evaluate associations between clinical characteristics, early IS, and outcomes. METHODS: We analyzed pediatric liver transplant (LT) data from 2013 to 2018 in the United Network for Organ Sharing (UNOS) and the Society of Pediatric Liver Transplantation (SPLIT) registries. RESULTS: We included 2542 LT recipients in UNOS and 1590 in SPLIT. IS choice varied between centers with steroid induction and mycophenolate mofetil (MMF) use each ranging from 0% to 100% across centers. Clinical characteristics associated with early IS choice were inconsistent between the two data sets. T-cell depleting antibody use was associated with improved 1-year graft (hazard ratio [HR] 0.50, 95% confidence interval [CI] 0.34-0.76) and patient (HR 0.40, 95% CI 0.20-0.79) survival in UNOS but decreased 1-year patient survival (HR 4.12, 95% CI 1.31-12.93) and increased acute rejection (HR 1.58, 95% CI 1.07-2.34) in SPLIT. Non-T-cell depleting antibody use was not associated with differential risk of survival nor rejection. MMF use was associated with improved 1-year graft survival (HR 0.73, 95% CI 0.54-0.99) in UNOS only. CONCLUSIONS: Variation exists in center choice of early IS regimen. UNOS and SPLIT data provide conflicting associations between IS and outcomes in multivariable analysis. These results highlight the need for future multicenter collaborative work to identify evidence-based IS best practices.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».