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 m<sup>2</sup> ≥90 days apart).Measurements:We compared the change in eGFR over time (eGFR with 95% confidence limits, <sub>LCL</sub>eGFR<sub>UCL</sub>) and the competing risks of kidney failure and death (cause-specific hazard ratios [HRs], <sub>LCL</sub>HR<sub>UCL</sub>).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 (HR<sub>1.10</sub>1.33<sub>1.60</sub>) and death (HR<sub>1.21</sub>1.59<sub>2.07</sub>) were significantly higher for recipients, while the eGFR decline over time was similar (recipients vs controls: <sub>–2.60</sub>–2.27<sub>–1.94</sub> vs <sub>–2.52</sub>–2.21<sub>–1.90</sub> mL/min/1.73 m<sup>2</sup> 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 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) | 0,000 | 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 ».