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Enregistrement W4396996207 · doi:10.1681/asn.20213210s118c

A Mate Kidney Analysis to Determine the Impact of Preemptive Transplantation on Outcomes of High Kidney Donor Profile Index Deceased Donor Transplants

2021· article· en· W4396996207 sur OpenAlexaff
Justin Gill, Matthew Kadatz, James H. Lan, Doris Chang, John S. Gill, Jagbir Gill

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney transplantationKidneyIndex (typography)TransplantationNephrologyUrologySurgeryInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is an inadequate supply of kidneys for transplant. The kidney donor profile index (KDPI) combines donor factors into a percentile that summarizes the likelihood of deceased donor transplant failure. High KDPI kidneys are frequently discarded. Pre-emptive transplantation is associated with improved patient and graft survival, but it is unknown if this benefit is preserved with high KDPI kidneys. Methods: Using the SRTR database, N = 7,232 donors were identified where one donor kidney was transplanted pre-emptively (before the recipient required dialysis) and the other was used non-pre-emptively (after the recipient has initiated dialysis). We compared all cause graft loss (ACGL), death censored graft loss (DCGL), and death with function (DWF) between the pre-emptive and non-pre-emptive recipients using univariable and multivariable time to event analyses adjusted for differences in recipient factors. Results: Pre-emptive transplantation was associated with improved outcomes of ACGL, DCGL, and DWF (Fig 1). These results were consistent in the subgroup where the donor KDPI was >= 91%. Furthermore, the risk of ACGL with a pre-emptive transplant from a KDPI >= 91% donor (HR: 1.65, CI: 1.51 - 1.81) was similar to the risk of ACGL from a non-pre-emptive transplant from a KDPI 51-80% donor (HR: 1.57 CI: 1-48 - 1.66) (Fig 2).Figure 1:: Kaplan-Meier curves of all cause graft loss, death censored graft loss and death with a functioning graft in a mate kidney cohort.Figure 2.: Plot of the results of multivarlable Cox-proportional hazards model of all cause graft loss. The hazard ratios represented show the relative hazard of all cause graft loss compared to a kidney transplant from a non-pre-amptive donor with a KDPI of 0-20% (horizontal dotled line). The hazard ratios in blue represent the hazard ratio for a pre-emptive kidney transplant, while the hazard ratios in red represent the hazard ratio for a non-pre-emptive kidney transplant. The 95% confidence intervats are represented by the error bars.Conclusions: In this mate kidney analysis, outcomes after a pre-emptive transplant were superior compared to a non-pre-emptive transplant, even among kidneys from donors with very high KDPI. Pre-emptive transplantation of high KDPI kidneys is an opportunity to safely increase the number of kidney transplants from the limited supply of deceased donor kidneys.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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