Donor‐specific anti‐<scp>HLA</scp> antibodies in pediatric renal transplant recipients with creeping creatinine: Prevalence, histological correlations, and impact on patient and graft survival
Notice bibliographique
Résumé
Donor-specific anti-HLA antibodies (DSA) causing CAMR are responsible for a high proportion of long-term graft failures after RTX. We studied the prevalence of DSA in RTX children biopsied for creeping Cr, its relationship with NA, and patient and graft survival according to histopathology. Between 2008 and 2013, 92 children were biopsied at a median of 38 months post-RTX. At biopsy, the prevalence of DSA was 49% and C4d 70%. NA rate was 45%, higher in adolescents (60%). Most frequent diagnoses were CAMR (72%) and interstitial fibrosis with tubular atrophy (IFTA) (28%). Forty-five of 66 patients with CAMR (68%) had detectable DSA. Twenty-one DSA-negative patients with CAMR had histological damage (IFTA + C4d positivity). C4d was detected in 64 of 66 biopsies with CAMR. Recipients with IFTA alone had neither C4d, nor detectable DSA, and were adherent. Graft survival at five yr was 89% in patients with CAMR, 79% in those with CAMR + TCMR Banff I, 33% in those with CAMR + TCMR Banff II, and 96% in those with IFTA. ABMR and complement activation were frequent in children biopsied for creeping Cr. Recipients with DSA were more likely to be non-adherent and have CAMR or CAMR + TCMR and worse graft survival.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».