Evaluating Kidney Transplantation for Adults with End-stage Renal Disease
Notice bibliographique
Résumé
Kidney transplantation is widely accepted as the optimal treatment for most adult patients with end-stage renal disease (ESRD). Due to the rising scarcity of donor kidneys and the ageing of the patient population, performance of kidney transplantation warrants careful clinical and economic considerations. This dissertation comprised three projects to examine kidney transplantation for treating adult ESRD patients in the contemporary era, including (1) the role of pre-existing psychosocial conditions on the survival of deceased-donor kidney transplant (DDKT) recipients; (2) the economic consequences of i) receiving a DDKT as an adult ESRD patient and ii) donating a kidney as an adult living donor; and (3) machine-learning-based algorithms for managing older adults who have received a DDKT at age beyond 60 years by predicting i) their risk of posttransplant mortality, ii) their status of being a high-cost user of publicly funded health care during the year of transplantation, and iii) their total health care expenditures over the first posttransplant year. Person-level linked administrative data of all cases of DDKT performed in Ontario, Canada between April 1, 2002 and March 31, 2013 were used in projects (1) and (3). The results of this dissertation confirmed psychosocial conditions being diagnosed at 1-year prior to entering dialysis to be a strong and independent risk factor of posttransplant mortality. The systematic review and meta-analysis suggested that while DDKT was generally cost-effective over dialysis, the benefits diminished for patients over the age of 60 years and might further decrease for those older patients with diabetes and/or cardiovascular disease and long wait times. For living kidney donors, they incurred costs between $900 to $19,900 (US dollar in 2019 values) from pre-donation evaluation to the first postoperative year. The machine learning studies implied the feasibility of incorporating data mining techniques to support the decision-making and care planning of older DDKT recipients. Jointly, these findings have implications for an array of clinical and resource allocation policies to optimize ESRD management and highlight the potential utility of novel statistical methods in transplant outcomes research.
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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 | 0,011 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».