Peritubular Capillaritis in Renal Allografts: Prevalence, Scoring System, Reproducibility and Clinicopathological Correlates
Notice bibliographique
Résumé
While glomerulitis is graded according to the Banff classification, no criteria for scoring peritubular capillaritis (PTC) have been established. We retrospectively applied PTC-scoring criteria to 688 renal allograft (46 preimplantation, 461 protocol, 181 indication) biopsies. A total of 26.3% of all analyzed biopsies had peritubular capillaritis (implant 0%, protocol 17.6%, indication 45.5%; p < 0.0001). The most common capillaritis pattern was of moderate severity (5-10 luminal cells), focal in extent (10-50% of PTC), with a minority of neutrophils. A total of 24% of C4d- compared with 75% of C4d+ biopsies showed capillaritis (p < 0.0001). More than 80% of biopsies with glomerulitis had peritubular capillaritis. A total of 50.4% of biopsies with borderline or T-cell mediated rejection (TCMR) and 14.1% of biopsies without TCMR or antibody-mediated rejection (ABMR) showed capillaritis (p < 0.0001). The inter-observer reproducibility of the PTC-scoring features was fair to moderate. Diffuse capillaritis detected in early protocol biopsies had significant negative prognostic impact in terms of glomerular filtration rate 2 years posttransplantation. Indication biopsies show a significantly higher prevalence of capillaritis than protocol biopsies (45.5% vs. 17.6%; p < 0.0001). Capillaritis is more frequent and pronounced in ABMR, but can be observed in TCMR cases. Thus, scoring of peritubular capillaritis is feasible and can provide prognostic and diagnostic information in renal allograft biopsies.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».