Primary Graft Function, Metabolic Control, and Graft Survival After Islet Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To investigate the influence of primary graft function (PGF) on graft survival and metabolic control after islet transplantation with the Edmonton protocol. RESEARCH DESIGN AND METHODS A total of 14 consecutive patients with brittle type 1 diabetes were enrolled in this phase 2 study and received median 12,479 islet equivalents per kilogram of body weight (interquartile range 11,072-15,755) in two or three sequential infusions within 67 days (44-95). PGF was estimated 1 month after the last infusion by the beta-score, a previously validated index (range 0-8) based on insulin or oral treatment requirements, plasma C-peptide, blood glucose, and A1C. Primary outcome was graft survival, defined as insulin independence with A1C < or =6.5%. RESULTS All patients gained insulin independence within 12 days (6-23) after the last infusion. PGF was optimal (beta-score > or =7) in nine patients and suboptimal (beta-score < or =6) in five. At last follow-up, 3.3 years (2.8-4.0) after islet transplantation, eight patients (57%) remained insulin independent with A1C < or =6.5%, including seven patients with optimal PGF (78%) and one with suboptimal PGF (20%) (P = 0.01, log-rank test). Graft survival was not significantly influenced by HLA mismatches or by preexisting islet autoantibodies. A1C, mean glucose, glucose variability (assessed with continuous glucose monitoring system), and glucose tolerance (using an oral glucose tolerance test) were markedly improved when compared with baseline values and were significantly lower in patients with optimal PGF than in those with suboptimal PGF. CONCLUSIONS Optimal PGF was associated with prolonged graft survival and better metabolic control after islet transplantation. This early outcome may represent a valuable end point in future clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 |
|---|---|---|
| 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)
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 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 ».