The role of B cells and alloantibody in the host response to human organ allografts
Notice bibliographique
Résumé
Some human organ transplants deteriorate slowly over a period of years, often developing characteristic syndromes: transplant glomerulopathy (TG) in kidneys, bronchiolitis obliterans in lungs, and coronary artery disease in hearts. In the past, we attributed late graft deterioration to "chronic rejection", a distinct but mysterious immunologic process different from conventional rejection. However, it is likely that much of chronic rejection is explained by conventional T-cell-mediated rejection (TMR), antibody-mediated rejection (AMR), and other insults. Recently, criteria have emerged to now permit us to diagnose AMR in kidney transplants, particularly C4d deposition in peritubular capillaries and circulating antibody against donor human leukocyte antigens (HLA). Some cases with AMR develop TG, although the relationship of TG to AMR is complex. Thus, a specific diagnosis of AMR in kidney can now be made, based on graft damage, C4d deposition, and donor-specific alloantibodies. Criteria for AMR in other organs must be defined. Not all late rejections are AMR; some deteriorating organs probably have smoldering TMR. The diagnosis of late ongoing AMR raises the possibility of treatment to suppress the alloantibody, but efficacy of the available treatments 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».