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Enregistrement W4403047526 · doi:10.1093/ndt/gfae218

Early steroid withdrawal and kidney transplant outcomes in first-transplant and retransplant recipients

2024· article· en· W4403047526 sur OpenAlexaff
Sunjae Bae, Yusi Chen, Shaifali Sandal, Krista L. Lentine, Mark A. Schnitzler, Dorry L. Segev, Mara McAdams‐DeMarco

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on AgingNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesHennepin Healthcare Research InstituteU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineHazard ratioImmunosuppressionInternal medicineProportional hazards modelConfoundingKidney transplantationTransplantationLogistic regressionSurgeryConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early steroid withdrawal (ESW) is often preferred over conventional steroid maintenance (CSM) therapy for kidney transplant recipients with low immunological risks because it may minimize immunosuppression-related adverse events while achieving similar transplant outcomes. However, the risk-benefit balance of ESW could be less favorable in retransplant recipients given their unique immunological risk profile. We hypothesized that the association of ESW with transplant outcomes would differ between first-transplant and retransplant recipients. METHODS: To assess whether the impact of ESW differs between first and retransplant recipients, we studied 210 086 adult deceased-donor kidney transplant recipients using the Scientific Registry of Transplant Recipients. Recipients who discontinued maintenance steroids before discharge from transplant admission were classified with ESW; all others were classified with CSM. We quantified the association of ESW (vs CSM) with acute rejection, death-censored graft failure and death, addressing retransplant as an effect modifier, using logistic/Cox regression with inverse probability weights to control for confounders. RESULTS: In our cohort, 26 248 (12%) were retransplant recipients. ESW was used in 30% of first-transplant and 20% of retransplant recipients. Among first-transplant recipients, ESW was associated with no significant difference in acute rejection {adjusted odds ratio (aOR) = 1.04 [95% confidence interval (CI) = 1.00-1.09]}, slightly higher hazard of graft failure [hazard ratio (HR) = 1.09 (95% CI = 1.05-1.12)] and slightly lower mortality [HR = 0.93 (95% CI = 0.91-0.95)] compared with CSM. Nonetheless, among retransplant recipients, ESW was associated with notably higher risk of acute rejection [OR = 1.42 (95% CI = 1.29-1.57); interaction P < .001] and graft failure [HR = 1.24 (95% CI = 1.14-1.34); interaction P = .003], and similar mortality [HR = 1.01 (95% CI = 0.94-1.08); interaction P = .04]. CONCLUSIONS: In retransplant recipients, the negative impacts of ESW on transplant outcomes appear to be non-negligible. A more conservatively tailored approach to ESW might be necessary for retransplant recipients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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