A prospective 3‐yr evaluation of tacrolimus‐based immunosuppressive therapy in immunological high risk renal allograft recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There have been no published data on use of the the newer immunosuppressants tacrolimus and mycophenolate mofetil (MMF) in high immunological risk renal transplantation. We therefore undertook a prospective study to systematically assess outcomes using these agents as part of an aggressive immunosuppressive regimen. METHODS: Fifty-nine high-risk renal allograft recipients were enrolled at 10 Canadian sites and given a regimen of: a biological induction agent, tacrolimus, MMF, and corticosteroids. Patients included 10 (17%) who had lost a previous graft to rejection <1 yr, 31 (53%) with a current panel reactive antibody (PRA) >30%, 47 (80%) with a historic PRA >50%, four (7%) who had a positive historical T-cell crossmatch with the current donor, and six (10%) with a current positive B-cell crossmatch. The mean peak PRA was 76 +/- 33%. RESULTS: The estimated 3-yr Kaplan-Meier patient and graft survival estimates were 89% and 75%, respectively. There were nine graft losses other than deaths with a functioning graft, of which six were preceded by delayed graft function (p = 0.01, chi2). Sixteen (27%) recipients experienced at least one episode of biopsy-confirmed acute rejection. Infections included cytomegalovirus in 16 patients, eight of whom had tissue-invasive disease. Only one malignancy occurred. CONCLUSIONS: The immunosuppressive strategy investigated is effective and displays a satisfactory safety profile in high immunological risk renal allograft recipients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».