Short‐ and long‐term outcomes of acute diverticulitis in patients with transplanted kidneys
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The safety of nonoperative treatment for patients with transplanted kidneys who develop acute diverticulitis is unclear. Our primary aim was to examine the long-term sequelae of nonoperative management in this group. METHOD: We performed a population-based retrospective cohort study using linked administrative databases housed at ICES in Ontario, Canada. We included adult (≥18 years) patients admitted with acute diverticulitis between April 2002 and December 2019. Patients with a functioning kidney transplant were compared with those without a transplant. The primary outcome was failure of conservative management (operation, drainage procedure or death due to acute diverticulitis) beyond 30 days. The cumulative incidence function and a Fine-Grey subdistribution hazard model were used to evaluate this outcome accounting for competing risks. RESULTS: We examined 165 patients with transplanted kidneys and 74 095 without. Patients with transplanted kidneys were managed conservatively 81% of the time at the index event versus 86% in nontransplant patients. Short-term outcomes were comparable, but cumulative failure of conservative management at 5 years occurred in 5.6% (95% CI 2.3%-11.1%) of patients with transplanted kidneys versus 2.1% (95% CI 2.0%-2.3%) in those without. Readmission for acute diverticulitis was also higher in transplanted patients at 5 years at 16.7% (95% CI 10.1%-24.7%) versus 11.6% (95% CI 11.3%-11.9%). Adjusted analyses showed increased failure of conservative management [subdistribution hazard ratio (sHR) 3.24, 95% CI 1.69-6.22] and readmissions (sHR 1.55, 95% CI 1.02-2.36) for patients with transplanted kidneys. CONCLUSION: Most patients with transplanted kidneys are managed conservatively for acute diverticulitis. Although long-term readmission and failure of conservative management is higher for this group than the nontransplant population, serious outcomes are infrequent, substantiating the safety of this approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».