Notice bibliographique
Résumé
Despite its long-standing status as the diagnostic "gold standard", the renal transplant biopsy is limited by a fundamental dependence on descriptive, empirically-derived consensus classification. The recent shift towards personalized medicine has resulted in an increased demand for precise, mechanism-based diagnoses, which is not fully met by the contemporary transplantation pathology standard of care. The expectation is that molecular techniques will provide novel pathogenetic insights that will allow for the identification of more accurate diagnostic, prognostic, and therapeutic targets. Here we review the current state of molecular renal transplantation pathology. Despite significant research activity and progress within the field, routine adoption of clinical molecular testing has not yet been achieved. The recent development of novel molecular platforms suitable for use with formalin-fixed paraffin-embedded tissue will offer potential solution for the major barriers to implementation. The recent incorporation of molecular diagnostic criteria into the 2013 Banff classification is a reflection of progress made and future directions in the area of molecular transplantation pathology. Transcripts related to endothelial injury and NK cell activation have consistently been shown to be associated with antibody-mediated rejection. Prospective multicenter validation and implementation of molecular diagnostics for major entities remains an unmet clinical need in transplantation. It is expected that an integrated system of transplantation pathology diagnosis comprising molecular, morphological, serological, and clinical variables will ultimately provide the greatest diagnostic precision.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».