Impact of the Number of Infusions on 2-Year Results of Islet-After-Kidney Transplantation in the GRAGIL Network
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insulin independence after islet transplantation is generally achieved after multiple infusions. However, single infusion would increase the number of recipients. Our aim was to evaluate the results of islet-after-kidney transplantation according to the number of infusions. METHODS: Islets were isolated at the Geneva University, shipped, and transplanted into French patients from the Swiss-French GRAGIL network, on the "Edmonton" immunosuppression protocol between 2004 and 2010. RESULTS: Nineteen patients were transplanted with 33 preparations. Fifteen patients reached 24 months follow-up; eight subjects were single-graft recipients and seven were double-graft recipients. Finally, single-graft recipients received a median of 5312 islet equivalents/kg (5186-6388) vs. 10,564 (10,054-11,375) for double-graft recipients (P=0.0003) with similar islet mass at first infusion. Insulin independence was achieved in five of eight single-graft subjects (62.5%) versus five of seven in double-graft subjects (71.4%), not significant. Median insulin independence duration was 4.7 (3.1-15.2) months after one infusion vs. 19 (9.6-20.8) months after two infusions (not significant). At 24 months posttransplant, comparing single- with double-graft patients, insulin doses were 0.23 (0.11-0.34) U/kg vs. 0.02 (0.0-0.23) U/kg, P=0.11; HbA1c was 6.5% (5.9%-6.8%) vs. 6.2% (5.9%-6.3%), P=0.16; and basal C-peptide was 302 (143-480) pmol/L vs. 599 (393-806) pmol/L, P=0.05. Only 37.5% of single-graft patients had a β-score ≥4 compared with 100% of double-graft patients (P=0.03). Two recipients experienced postinfusion bleeding, and two patients (13%) showed renal dysfunction in the absence of biopsy-proven rejection. CONCLUSIONS: One infusion achieves good glycemic control and sometimes insulin independence. However, double-graft patients remain insulin-free longer, tend to have lower HbA1c, and show better graft function 24 months after transplant.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».