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Enregistrement W2130764184 · doi:10.1097/00007890-200105270-00018

THE TRANSFORMING GROWTH FACTOR-??1 CODON 10 GENE POLYMORPHISM AND ACCELERATED GRAFT VASCULAR DISEASE AFTER CLINICAL HEART TRANSPLANTATION

2001· article· en· W2130764184 sur OpenAlexaff
Cécile Holweg, Carla C. Baan, Aggie H.M.M. Balk, Hubert G.M. Niesters, Alex P.W.M. Maat, Paul M.G. Mulder, Willem Weimar

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnivariate analysisTransplantationOdds ratioBiologyPathogenesisRisk factorInternal medicineImmunologyGastroenterologyMedicinePathologyMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The multifunctional cytokine transforming growth factor- (TGF) beta1 is thought to play a role in the pathogenesis of graft vascular disease (GVD). Polymorphisms at codon 10, (Leu10-->Pro) and codon 25 (Arg25-->Pro) in the signal sequence of the TGF-beta1 gene regulate the production and secretion of the protein. We investigated whether these polymorphisms are risk factors for the development of GVD after clinical heart transplantation. METHOD: TGF-beta1 polymorphisms, Leu10-->Pro and Arg25-->Pro, were determined in DNA from heart transplant recipients (n=252) and their donors (n=213), using sequence-specific oligonucleotide probing. GVD was angiographically diagnosed 1 year after transplantation. In addition other potential risk factors including underlying disease, recipient and donor age, recipient and donor gender, number of acute rejections in the first year, cold ischemia time, and HLA mismatches were analyzed by univariate and multivariate logistic regression analysis. RESULTS: Univariate analysis showed that the recipient TGF-beta1 polymorphism Leu10-->Pro, (P=0.056, chi2 test), underlying disease (P=0.01, chi2 test), number of acute rejections in the first-year (P=0.03, analysis of variance), and donor age (P<0.001, analysis of variance) were risk factors for the development of GVD. The TGF-beta1 Arg25-->Pro polymorphism was not a risk factor. Also in the multivariate analysis, the recipient TGF-beta1 codon 10 polymorphism was associated with GVD, with patients homozygous for Pro at greatest risk (odds ratio 7.7, P=0.03). Apart for the recipient TGF-beta1 Leu10-->Pro polymorphism, donor age appeared to be an independent risk factor for the development of GVD at 1 year. Patients with older donor hearts were at greater risk than patients receiving grafts from younger donors (odds ratio 1.1/year, P<0.001). CONCLUSION: Recipient TGF-beta1 Leu10-->Pro polymorphism and higher donor age are independent risk factors for the development of GVD after clinical heart transplantation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations60
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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