DACLIZUMAB (HUMANIZED ANTI-IL2R?? MAB) PROPHYLAXIS FOR PREVENTION OF ACUTE REJECTION IN RENAL TRANSPLANT RECIPIENTS WITH DELAYED GRAFT FUNCTION1,2
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this retrospective study was to determine the benefits of daclizumab, (Zenapax, Roche Pharmaceuticals) a humanized anti-interleukin-2Ralpha (IL-2Ralpha) monoclonal antibody, for prevention of acute rejection in renal transplant recipients with delayed graft function (DGF). METHODS: Data from two multicenter randomized placebo-controlled trials were pooled. DGF was defined by urine output <30 cc/hour, decline in serum creatinine of <0.5 mg/dl, or the need for dialysis within the first 24 hours after transplantation. RESULTS: At one year posttransplantation, the incidence of biopsy-proven acute rejection in patients with DGF was reduced from 44% in the placebo group to 28% in the daclizumab group. (P=0.03) Prophylaxis with daclizumab also delayed the onset of the first biopsy-proven acute rejection episode in patients with DGF from 29+/-43 days in the placebo group to 73+/-70 days in the daclizumab group. (P=0.004) The graft survival rates in patients with DGF at 1 year posttransplantation were 78% in the placebo group and 82% in the daclizumab treated group. (P=ns) Three patients in the placebo-treated group with DGF experienced graft loss due to acute rejection, whereas no patients in the daclizumab-treated group with DGF had graft loss due to acute rejection. The 1-year patient survival rate in those with DGF in the placebo and daclizumab groups were 93% and 98%, respectively. (P=ns) CONCLUSIONS: Daclizumab effectively reduced the incidence and delayed the onset of biopsy-proven acute rejection in this high-risk subgroup of patients with DGF after renal transplantation. Graft and patient survival rates were similar between placebo- and daclizumab-treated patients with DGF.
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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 |
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| 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)
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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 ».