Can Donor Implantation Renal Biopsy Predict Long-Term Renal Allograft Outcome?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Donor kidney implantation biopsy (IB) is performed on a regular basis, particularly as part of clinical studies. OBJECTIVE: To determine the utility of donor implantation renal biopsy to predict the long-term renal allograft outcome. METHODS: A Medline search for studies in English was performed with the following key words: implantation biopsy, renal transplantation and long-term outcome. RESULTS: Sixteen trials involving 8,122 kidney transplants were identified, of which 6 were prospective studies. The histological abnormalities were scored mainly by the Banff schema and the graft outcome was defined either by delineating the delta changes in the pathology score or glomerular filtration rate. Normal histology with a well-functioning renal allograft had a favorable outcome. The extent to which the baseline tubular atrophy, interstitial fibrosis, glomerulosclerosis and vascular changes had on the long-term outcome varied from one study to another. CONCLUSION: Abnormal IB has a better chance of predicting early graft outcome. The review questions the current wisdom for routine IB on all donors. In some donor kidneys, a biopsy provides significant prognostic information, such as older donor kidney, those with history of hypertension, diabetes, cardiovascular disease, and kidneys with abnormal creatinine. Future research on IB is necessary to find a more useful method to predict the long-term transplant outcome.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».