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Enregistrement W4412849443 · doi:10.1177/20543581251358143

Mortality and Graft Failure With Medical Management Alone Versus Revascularization After Coronary Angiography Among Kidney Transplant Recipients: A Population-Based Study

2025· article· en· W4412849443 sur OpenAlexaffabout
Labib Imran Faruque, Robert R. Quinn, Pietro Ravani, Tyrone G. Harrison, Brenda R. Hemmelgarn, Stephen B. Wilton, Alix Clarke, Matthew T. James, Ngan N. Lam

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRevascularizationCoronary angiographyInternal medicineCardiologyCoronary artery diseaseHeart failureAngiographyPopulationKidney diseaseKidney transplantKidney transplantationIntensive care medicineSurgeryKidneyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There are limited data on the outcomes following medical management alone versus revascularization (percutaneous coronary intervention [PCI] or coronary artery bypass grafting [CABG]) after coronary angiography in kidney transplant recipients. Objective: The objective was to compare survival and graft loss in kidney transplant recipients treated with medical therapy alone versus coronary revascularization following coronary angiography. Design: We conducted a retrospective, population-based cohort study using linked health care databases. Setting: This study was conducted in Alberta, Canada. Patients: We included adult, kidney-only transplant recipients between January 1997 and March 2015 who survived at least 1-year post-transplant with a functioning graft and had a coronary angiography during follow-up. Measurements: The outcomes were all-cause mortality, death-censored graft failure, death with a functioning graft, and all-cause graft failure. Methods: We ascertained baseline characteristics, covariate information, and outcome data from the Alberta Kidney Disease Network (AKDN) and Alberta Provincial Project for Outcome Assessment in Coronary Heart Disease (APPROACH) databases. We used Cox proportional hazards models to compare mortality and graft loss between recipients treated with medical management versus revascularization (PCI or CABG) following angiography. Results: We identified 142 kidney transplant recipients who received a coronary angiography: 69 (49%) were treated with medical management, and 73 (51%) were treated with revascularization (PCI n = 52, CABG n = 21). The median age was 60 years (interquartile range [IQR] 50-66), 76% were male, the median baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR) was 54 mL/min/1.73 m 2 (IQR 41-69), and the median follow-up was 5 years (IQR 2-8). Compared to medical management, recipients treated with revascularization did not have statistically higher risk of all-cause mortality (55% vs 62%; 80 vs 102 events/1000 person-years; adjusted hazard ratio [aHR] 1.32, 95% CI 0.86-2.02; P = .21). There was no significant difference in death-censored graft failure between the two treatment groups (20% vs 22%; 33 vs 40 events/1000 person-years; aHR 1.22, 95% CI 0.58-2.58; P = .60). Limitations: The clinical indications for medical management alone versus revascularization might influence the choice of these interventions. Due to the smaller sample size, we could not present the outcomes by PCI versus CABG. We also did not have complete data on blood pressure, body mass index, or medication usage which might have influenced our outcomes. Conclusions: In kidney transplant recipients undergoing coronary angiography, the rate of mortality was more than double that of graft failure, regardless of post-angiography management of coronary artery disease. The high overall risk for both groups requires further exploration in larger cohorts with longer follow-up.

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)0,002
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,272 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
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