Severe primary graft failure: Are there lasting impacts? Analysis from the PHTS Database
Notice bibliographique
Résumé
Background Primary graft failure (PGF) is a leading cause of early morbidity and mortality after heart transplantation (HTx). PGF is secondary to graft ischemia and ischemia-reperfusion injuries to the cardiomyocytes and vasculature of the donor heart after transplantation. Longer-term outcomes after PGF are not well studied. Methods Patients with an HTx (January 1, 2010 to June 30, 2022) were identified using the Pediatric Heart Transplant Society registry. PGF was defined as death, retransplantation, or need for mechanical circulatory support within 72 hours of HTx. Kaplan-Meier analysis and Cox proportional hazard modeling were utilized. Results Of the 4,982 patients with a primary HTx, 5.4% ( n = 269) met criteria for PGF. Patients with PGF were younger, with higher proportion of congenital heart disease, longer cardiopulmonary bypass and ischemic times (IT), and more likely to be on extracorporeal membrane oxygenation or ventilator at HTx (all p < 0.0001, IT p = 0.0006). PGF resulted in lower overall survival (1 year: 54% vs 94%, p < 0.001). This remained true when conditional survival was examined at 30 and 90 days but not at 1 year ( p = 0.1143). Freedom from rejection did not differ between the groups at overall or conditional on 30 days but was slightly higher for those with PGF at 90 and 365 days. There was no difference in freedom from coronary allograft vasculopathy (CAV). PGF was an independent predictor of overall graft loss (hazard ratios [HR] 4.7, p < 0.0001) and conditional survival to 30 days (HR 2.47, p < 0.0001) and 90 days (HR 1.6, p = 0.012) but not beyond 1 year. Conclusions Severe PGF is an independent predictor of early mortality post-HTx but subsequently does not further impact long-term survival, overall risk of rejection, or CAV. Understanding the impact of milder forms of PGF on survival and long-term outcomes is still needed. Methods to decrease the risk of PGF, such as alternative preservation and storage techniques, may impact early mortality post-HTx.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».