Transplanting the highly sensitized patient
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Humoral sensitization to antigens of the human leukocyte antigen and ABO systems remains one of the largest barriers to further expansion in renal transplantation. This barrier translates into prolonged waiting time and a greater likelihood of death. The number of highly sensitized patients on the renal transplant waiting list continues to increase. This review focuses on the options available to these patients and speculates on future directions for incompatible transplantation. RECENT FINDINGS: Desensitization protocols (to remove antibodies), kidney-paired donation (to circumvent antibodies) or a hybrid technique involving a combination of both have broadened the access to transplantation for patients disadvantaged by immunologic barriers. However, the risk of antibody-mediated rejection may be increased and warrants caution. Technical advances in antibody characterization using sensitive bead immunoassays and the C1q assay and therapeutic modalities such as complement inhibitors and proteasome inhibitors have been used to avoid or confront these antibody incompatibilities. SUMMARY: A growing body of knowledge and literature indicates that these diagnostic and therapeutic modalities can facilitate a safer and more successful treatment course for these difficult-to-treat patients. Rigorous investigations into newer interventions will help in broadening the options for these patients and also expand the living donor pool.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».