Outcomes post kidney transplantation amongst First Nations Australians in the Northern Territory
Notice bibliographique
Résumé
Aims 1)To compare graft and patient survival rates following deceased donor kidney transplantation in Northern Territory (NT) First Nations Australians between 2001–2011 and 2012-2021. 2)To compare transplant outcomes between First Nations and non-Indigenous Australians during 2012-2021. 3)To assess the impact of eplet mismatches and predicted indirectly recognizable HLA epitopes II (PIRCHE) scores on transplant outcomes in First Nations Australians. Background Despite advancements in transplant outcomes across Australia, uncertainty exists regarding improvements in graft and patient survival rates for NT First Nations Australians. No study has evaluated the impact of molecular matching on post-transplant outcomes for NT First Nations Australians. Methods We performed a retrospective cohort study involving NT First Nations Australians transplanted between 2001-2021. Participants were divided into two groups: 2001–2011 and 2012-2021. For comparison, we also included non-Indigenous recipients transplanted during the 2012–2021 period. We analyzed graft and patient survival using Kaplan-Meier curves and assessed the association of eplets and PIRCHE scores with graft outcomes and de novo donor specific antibody (dnDSA) formation. Results Five-year graft and patient survival rates were 46% and 66% in the 2001–2011 cohort compared with 69.7% and 83.1% in the 2012–2021 cohort. For non-Indigenous recipients (2012-2021), 5-year graft and patient survival were 90.5% and 97.6%. Higher eplet mismatch loads and PIRCHE scores were not associated with graft survival, patient survival, or time to rejection among First Nations Australians. Conclusion Post-transplant outcomes for First Nations Australians have improved considerably, but they remain inferior to non-Indigenous Australians.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».