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Enregistrement W2096797731 · doi:10.1172/jci82267

Rabbit antithymocyte globulin–induced serum sickness disease and human kidney graft survival

2015· article· en· W2096797731 sur OpenAlexaffabout
Grégoire Couvrat-Desvergnes, Apolline Salama, Ludmilla Le Berre, Gwénaëlle Evanno, Ondřej Viklický, Petra Hrubá, Pavel Veselý, Pierrick Guérif, Thomas Dejoie, Juliette Rousse, Arnaud Nicot, Jean‐Marie Bach, Evelyn Ang, Yohann Foucher, Sophie Brouard, Stéphanie Castagnet, Magali Giral, Jean Harb, Hélène Perreault, Béatrice Charreau, Marine Lorent, Jean‐Paul Soulillou

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueXenotransplantation and immune response
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversité de NantesMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la RechercheConseil Régional des Pays de la LoireAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSerum sicknessGlobulinImmunologyMedicineKidneyDiseaseAntibodyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rabbit-generated antithymocyte globulins (ATGs), which target human T cells, are widely used as immunosuppressive agents during treatment of kidney allograft recipients. However, ATGs can induce immune complex diseases, including serum sickness disease (SSD). Rabbit and human IgGs have various antigenic differences, including expression of the sialic acid Neu5Gc and α-1-3-Gal (Gal), which are not synthesized by human beings. Moreover, anti-Neu5Gc antibodies have been shown to preexist and be elicited by immunization in human subjects. This study aimed to assess the effect of SSD on long-term kidney allograft outcome and to compare the immunization status of grafted patients presenting with SSD following ATG induction treatment. METHODS: We analyzed data from a cohort of 889 first kidney graft recipients with ATG induction (86 with SSD [SSD(+)] and 803 without SSD [SSD(-)]) from the Données Informatisées et Validées en Transplantation data bank. Two subgroups of SSD(+) and SSD(-) patients that had received ATG induction treatment were then assessed for total anti-ATG, anti-Neu5Gc, and anti-Gal antibodies using ELISA assays on sera before and after transplantation. RESULTS: SSD was significantly associated with long-term graft loss (>10 years, P = 0.02). Moreover, SSD(+) patients exhibited significantly elevated titers of anti-ATG (P = 0.043) and anti-Neu5Gc (P = 0.007) IgGs in late post-graft samples compared with SSD(-) recipients. CONCLUSION: In conclusion, our data indicate that SSD is a major contributing factor of late graft loss following ATG induction and that anti-Neu5Gc antibodies increase over time in SSD(+) patients. FUNDING: This study was funded by Société d'Accélération du Transfert de Technologies Ouest Valorisation, the European FP7 "Translink" research program, the French National Agency of Research, Labex Transplantex, the Natural Science and Engineering Research Council of Canada, and the Canadian Foundation for Innovation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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