HLA-DR and -DQ Eplet Mismatches and Transplant Glomerulopathy: A Nested Case–Control Study
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a nested case-control study from a cohort of adult kidney transplant recipients to assess the risk of transplant glomerulopathy (TG) as a function of donor and recipient HLA-DR and -DQ incompatibility at the eplet level. Cases (n = 52) were defined as patients diagnosed with transplant glomerulopathy based on biopsies showing glomerular basement membrane duplication without immune complex deposition. Controls (n = 104) with a similar follow-up from transplantation were randomly selected from the remaining cohort. HLAMatchmaker was used to ascertain the number of DRB1/3/4/5, DQA1 and DQB1 related eplet mismatches (eplet load). Multivariable conditional logistic regression models demonstrated an increase in the odds of TG (odds ratios [OR] of 2.84 [95% confidence interval (CI): 1.03, 7.84] and 4.62 [95% CI: 1.51, 14.14]) in the presence of 27-43 and >43 HLA-DR + DQ related eplet mismatches versus <27 eplet mismatches, respectively. When the eplet load was modeled as a continuous variable, the OR for TG was 1.25 (95% CI: 1.04, 1.50) for every 10 additional HLA-DR + DQ eplet mismatches. Our study suggests that minimization of HLA-DR + DQ eplet mismatches may decrease the incidence of transplant glomerulopathy diagnosed by indication biopsies. The role of eplet immunogenicity/antigenicity as determinants of allograft outcomes requires further study.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».