Frailty Impact on Kidney Transplantation in Older People
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Kidney transplantation (KT) is increasing in older people. This cohort are vulnerable to frailty, which affects KT outcomes. This study investigated the impact of frailty on quality of life (QoL) and clinical outcomes in older KT candidates and recipients, improving understanding in this population specifically. Methods: KT in Older People (KTOP): Impact of Frailty on Outcomes was a prospective, single-center, longitudinal, observational study. Older people (aged ≥ 60 years) listed for KT were recruited. Frailty was assessed using the Edmonton Frail Scale (EFS). Patient-reported outcomes (PROs) were evaluated using validated questionnaires. Waitlist and KT clinical outcomes were recorded. Descriptive, comparative, and mixed-effect analyses were used to determine PRO and clinical outcome variation by frailty. Results: Two hundred ten participants were recruited, of which 120 were transplanted. At recruitment, 17.2% were frail and 19.4% were vulnerable. Frailty was associated with poorer PROs after KT across all questionnaires. Vulnerable/frail recipients experienced worsening symptom burden, mental QoL, and depression. Nonfrail recipients experienced early physical and mental QoL declines. Both groups reported improved treatment satisfaction and illness intrusiveness. Delayed graft function, 12-month graft function, and KT length-of-stay (LoS) were poorer in vulnerable/frail recipients. On the waitlist, nonfrail participants reported stable PROs, whereas vulnerable/frail participants experienced fluctuations, more infection events, and longer suspensions. Conclusion: The KTOP study provides a detailed, holistic, and longitudinal description of frailty's influence throughout the KT journey in older people. These findings are crucial to enabling more accurate discussions, better shared decision-making, and targeted interventions and clearer goals of KT to be determined.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».