The Survival Benefit of Re-Kidney Transplantation in Older and Younger Patients with Graft Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background: The survival benefit of re-kidney transplantation (re-KT) has been demonstrated two decades ago in younger patients. The proportion of patients with graft failure is increasing, particularly among those aged≥65. We compared the survival benefit of re-KT by patient age. Methods: Using data from the Scientific Registry of Transplant Recipients, we identified 42,366 patients who experienced graft failure after their first KT and were listed for re-KT between 1990-2019. We treated re-KT as a time-dependent variable and used Cox regression to compare the risk of mortality between being listed for a re-KT and undergoing re-KT. We used the inverse probability weighting method to account for potential confounding. We also tested whether the risk of mortality differed by patient age at listing (18-64 versus ≥65 years) using a Wald test. Results: Overall, 42,366 patients were listed for re-KT and 47.5% underwent re-KT by 10/31/2020. The number of patients being listed for re-KT tripled between 1990 and 2019. The mortality rate was 6.6 per 100 person-years among patients being listed and 3.0 per 100 person-years among those retransplanted. Overall, the risk of mortality was lower after re-KT than during listing (adjusted hazard ratio [aHR]=0.420.430.45). However, the association differed by age (Pinteraction=0.03), but the survival benefit of retransplant was observed among both younger (aHR=0.410.420.44) and older patients (aHR=0.430.490.55). Conclusions: Our finding suggests that re-KT is associated with a significant survival benefit in younger and older patients. In addition, long-term outcomes in older re-KT recipients were reported comparable to those in older first KT recipients. Transplant centers should consider expanding re-KT to appropriate older adults. Funding: NIDDK Support, Other NIH Support - NIAID, NIAFigure 1.: Trends in being listed for retransplant and mortality rate per 100 person-years by calendar year of listing. Table 1. - Mortality rates per 100 person-years and adjusted hazard ratio for mortality comparing retransplant with being listed by age (18-64 versus ≥65 years) No retransplant (n=22,222) Retransplant (n=20,144) aHR (95% CI)‡ p for interaction Overall 6.6 3.0 0.420.430.45 - Age, years 0.03 18-64 (n=40,016) 6.3 2.8 0.410.420.44 - ≥65 (n=2,350) 8.3 6.3 0.430.490.55 - ‡Adjusted for age, sex, race/ethnicity, education level, insurance, body mass index, hypertension, diabetes, malignancy, lifetime of first allograft, listed before failure using the inverse probability weighting method.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».