Recurrent glomerular disease after kidney transplantation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Recurrent glomerulonephritis is the third most common cause of graft failure, ranking only behind immunologic rejection and death with a functioning graft. Knowledge of the rates and timing of recurrent glomerular disease are important in counseling potential transplant recipients and preventive and therapeutic treatment strategies are necessary for those patients at risk. RECENT FINDINGS: Large observational studies that have analyzed posttransplant biopsies have confirmed the high rates of glomerular disease recurrence in renal allografts. Newer immunosuppressive protocols over the past 10 years have not affected the rate of disease recurrence or graft loss. There is emerging evidence that rituximab may be efficacious in treating recurrent membranous nephropathy and focal segmental glomerulosclerosis; however, larger clinical trials are warranted. SUMMARY: Recurrent glomerulonephritis is an important determinant of long-term outcomes after transplantation, requiring appropriate counseling to potential transplant recipients. Currently, there are no proven strategies to prevent recurrent glomerulonephritis in renal transplant recipients. Despite the high rates of recurrent disease, long-term graft survival is still very good and transplantation remains the best treatment option for patients with end-stage renal disease from primary glomerulonephritis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».