Frequency and Clinical Implications of Development of Donor-Specific and Non–Donor-Specific HLA Antibodies after Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The involvement of immunologic and nonimmunologic events in long-term kidney allograft failure is difficult to assess. The development of HLA antibodies after transplantation is the witness of ongoing reactivity against the transplant, and several studies have suggested that the presence of HLA antibodies correlates with poor graft survival. However, they have not discriminated between donor-specific (DS) and non-specific (NDS) antibodies. A total of 1229 recipients of a kidney graft, transplanted between 1972 and 2002, who had over a 5-yr period a prospective annual screening for HLA antibodies with a combination of ELISA, complement-dependent cytotoxicity, and flow cytometry tests were investigated; in 543 of them, the screening was complete from transplantation to the fifth year postgrafting. Correlations were established between the presence and the specificity of the antibodies and clinical parameters. A total of 5.5% of the patients had DS, 11.3% had NDS, and 83% had no HLA antibodies after transplantation. NDS antibodies appeared earlier (1 to 5 yr posttransplantation) than DS antibodies (5 to 10 yr). In multivariate analysis, HLA-DR matching, pretransplantation immunization, and acute rejection were significantly associated with the development of both DS and NDS antibodies and also of DS versus NDS antibodies. The presence of either DS or NDS antibodies significantly correlated with lower graft survival, poor transplant function, and proteinuria. Screening of HLA antibodies posttransplantation could be a good tool for the follow-up of patients who receive a kidney transplant and allow immunosuppression to be tailored.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».