Incidence, Risk Factors, and Outcomes of Kidney Transplant Recipients Treated With Both Basiliximab and Antithymocyte Globulin
Notice bibliographique
Résumé
Background:Kidney transplant recipients are given induction therapy to rapidly reduce the immune response and prevent rejection. Guidelines recommend that an interleukin-2 receptor antibody (basiliximab) be the first-line agent and that a lymphocyte-depleting agent (antithymocyte globulin [ATG]) be reserved for those at high immunologic risk.Objective:To determine the incidence, risk factors, and outcomes for patients who receive both basiliximab and ATG for induction compared to either agent alone.Design:Retrospective cohort study.Setting:We used the transplant electronic medical record at the University of Alberta Hospital in Edmonton, Canada.Patients/samples/participants:We included incident adult kidney transplant recipients from 2013 to 2018.Measurements:We measured baseline characteristics, type, and dose of induction therapy used, estimated glomerular filtration rate (eGFR) at 1-year posttransplant, and outcomes of all-cause graft failure, death-censored graft failure, all-cause mortality, and death with a functioning graft.Methods:Differences between induction groups were compared using chi-square test for categorical variables and Kruskal-Wallis tests for continuous variables. We performed multivariable logistic regression modeling with type of induction therapy as the dependent variable and the case-level factors as the predictors (adjusted odds ratio). We estimated the Kaplan-Meier failure functions and used log-rank tests to assess statistical significance of differences in unadjusted incidence across induction therapy types. We compared cumulative incidence functions using a Fine and Gray competing risk regression model.Results:In all, 430 kidney transplant recipients were followed for a mean of 3.9 years (standard deviation 1.5). Of these, 71% (n = 305) received basiliximab alone, 22% (n = 93) received ATG alone, and 7% (n = 32) received both basiliximab and ATG. After adjusting for age and sex, compared to the basiliximab alone group, patients were more likely to receive dual-induction therapy if they were sensitized (calculated panel reactive antibody ≥80%), had diabetes mellitus or peripheral vascular disease, or experienced delayed graft function. Compared to the ATG alone group, the dual-induction therapy group had worse graft function at 1 year (mean eGFR 42 vs. 59 mL/min/1.73 m2, P = .0008) and an increased risk of all-cause graft failure (31% vs. 13%, P = .02) and death-censored graft failure (16% vs. 4%, P = .03).Limitations:There is a risk of confounding by indication, as patients who received dual-induction therapy likely had worse outcomes due to the indication for dual-induction therapy (such as delayed graft function).Conclusions:In our study, 1 out of 10 recipients who were treated with basiliximab also received ATG for induction therapy. These patients experienced worse outcomes than those treated with ATG alone.Trial registration:Not applicable (cohort study).
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».