Clinical immune‐monitoring strategies for predicting infection risk in solid organ transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Infectious complications remain a leading cause of morbidity and mortality after solid organ transplantation (SOT), and largely depend on the net state of immunosuppression achieved with current regimens. Cytomegalovirus (CMV) is a major opportunistic viral pathogen in this setting. The application of strategies of immunological monitoring in SOT recipients would allow tailoring of immunosuppression and prophylaxis practices according to the individual's actual risk of infection. Immune monitoring may be pathogen-specific or nonspecific. Nonspecific immune monitoring may rely on either the quantification of peripheral blood biomarkers that reflect the status of a given arm of the immune response (serum immunoglobulins and complement factors, lymphocyte sub-populations, soluble form of CD30), or on the functional assessment of T-cell responsiveness (release of intracellular adenosine triphosphate following a mitogenic stimulus). In addition, various methods are currently available for monitoring pathogen-specific responses, such as CMV-specific T-cell-mediated immune response, based on interferon-γ release assays, intracellular cytokine staining or main histocompatibility complex-tetramer technology. This review summarizes the clinical evidence to date supporting the use of these approaches to the post-transplant immune status, as well as their potential limitations. Intervention studies based on validated strategies for immune monitoring still need to be performed.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».