Reduced Functional Status among Kidney Transplant Recipients over Time and Associated Risks Post‐Transplant
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reduced functional status (RFS) has been associated with death and graft loss after kidney transplant; whether the risk of short-term outcomes, including delayed graft function (DGF) and early graft loss (EGL) is also increased is unknown. The purpose of this study was to examine whether RFS is associated with DGF, EGL, and all-cause graft loss (ACGL) in kidney transplant recipients (KTRs; overall and by recipient age, sex, race, donor status, and transplant era). METHODS: Separately among adult living and deceased donor KTR in the United States identified using the SRTR (2000-2017), multivariable logistic regression and Cox proportional hazards models were used as appropriate to examine the association of RFS (Karnofsky Performance Status [KPS] ≤50%; requires considerable or greater assistance) relative to functional independence (KPS 80%-100%) at the time of kidney transplant with the outcomes of DGF, EGL, and ACGL. Whether recipient age, sex, race, donor status, or transplant era modified the risk of RFS associated with each outcome was also examined. RESULTS: Among 245 446 KTR, RFS at transplant was associated with increased risk of DGF (aOR 1.47, 95% CI 1.36-1.59), EGL (aOR 2.85, 95% CI 2.52-3.24), and ACGL (aHR 1.21, 95% CI 1.14-1.28) in deceased donor KTR, and increased risk of DGF (aOR 1.32, 95% CI 1.01-1.73), EGL (aOR 2.07, 95% CI 1.48-2.89), and ACGL (aHR 1.24, 95% CI 1.11-1.38) in living donor KTR compared to those with functional independence. In deceased donor KTR, the risk of DGF was modified by recipient age, sex, and race, and the risk of EGL was modified by sex. In living donor KTR, the risk of DGF was modified by age, and the risk of ACGL was modified by sex. CONCLUSIONS: RFS at transplant has increased over time and is associated with increased risk of DGF, EGL, and ACGL; recipient characteristics modify these risks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».