Pathologic basis of antibody-mediated organ transplant rejection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Although antibody-mediated rejection of clinical organ transplants has been recognized more than a half-century ago, our understanding of its pathological/clinical phenotypes has dramatically increased over the past decade. This review highlights the pathological/clinical spectrum of ABMR and discusses its microscopic pathology in relationship with pathogenesis. RECENT FINDINGS: Newly recognized pathological manifestations of ABMR are: (1) C4d-negative active ABMR, which cannot be definitely diagnosed by current diagnostic systems and often remains underdetected. Novel molecular diagnostic tests can fill this diagnostic gap but these new tests are yet to be prepared for routine application; (2) antibody-mediated vascular rejection, which is misclassified by the current Banff Classification, is therefore inadequately treated and has a high risk for transplant failure; and (3) subclinical (insidious) microvascular inflammation, which can be with or without complement activation, predicts progression to chronic rejection, transplant dysfunction, and failure. SUMMARY: A major progress has been made in understanding of ABMR of clinical transplants in the last 5 years. New pathology types of ABMR are not appropriately classified and updates to the Banff diagnostic criteria are required. Better diagnosis would help develop effective antiantibody treatment strategies and improve long-term outcomes for patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».