Progression of Kidney Disease in Kidney Transplant Recipients With a Failing Graft: A Matched Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background:Few studies have assessed outcomes in transplant recipients with failing grafts as most studies have focused on outcomes after graft loss.Objective:To determine whether renal function declines faster in kidney transplant recipients with a failing graft than in people with chronic kidney disease of their native kidneys.Design:Retrospective cohort study.Setting:Alberta, Canada (2002-2019).Patients:We identified kidney transplant recipients with a failing graft (2 estimated glomerular filtration rate [eGFR] measurements 15-30 mL/min/1.73 m2 ≥90 days apart).Measurements:We compared the change in eGFR over time (eGFR with 95% confidence limits, LCLeGFRUCL) and the competing risks of kidney failure and death (cause-specific hazard ratios [HRs], LCLHRUCL).Methods:Recipients (n = 575) were compared with propensity-score-matched, nontransplant controls (n = 575) with a similar degree of kidney dysfunction.Results:The median potential follow-up time was 7.8 years (interquartile range, 3.6-12.1). The hazards for kidney failure (HR1.101.331.60) and death (HR1.211.592.07) were significantly higher for recipients, while the eGFR decline over time was similar (recipients vs controls: –2.60–2.27–1.94 vs –2.52–2.21–1.90 mL/min/1.73 m2 per year). The rate of eGFR decline was associated with kidney failure but not death.Limitations:This was a retrospective, observational study, and there is a risk of bias due to residual confounding.Conclusions:Although eGFR declines at a similar rate in transplant recipients as in nontransplant controls, recipients have a higher risk of kidney failure and death. Studies are needed to identify preventive measures to improve outcomes in transplant recipients with a failing graft.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».