Association between cytokine gene polymorphisms and outcomes in renal transplantation: a meta-analysis of individual patient data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cytokine gene polymorphisms have been associated with poor outcomes after renal transplantation such as chronic allograft nephropathy (CAN), graft rejection (GR) and graft failure (GF), but the effects of these polymorphisms are still controversial. We therefore conducted a systematic review, with individual patient data (IPD) where possible, to determine the association between cytokine polymorphisms (TGF-beta1, TNF-alpha and IL-10) and outcomes after renal transplantation. METHODS: Five investigators were willing to participate and provided IPD. The outcomes of interest were GF, GR and CAN. Subjects with at least one of these were classified as having poor outcomes. Heterogeneity of gene effects was assessed. Multiple logistic regression was applied to assess gene effects, adjusting for clinical variables such as HLA matching and age. RESULTS: One-thousand and eighty-seven subjects were included in the IPD meta-analysis. Pooled results showed no evidence of heterogeneity and indicated that the strongest variables determining poor outcomes are HLA mismatching (OR = 1.6-1.8 for >/=3 HLA-A, -B, -DR mismatches compared with those with <3 mismatches) and age (OR = 1.2-1.4 for age 45 years or more). Incremental information on risk of a poor outcome is provided by the TGF-beta1c10 polymorphism (OR = 1.5, P = 0.034, 95% CI: 1.0-2.2 for TC genotype compared to TT genotype). Haplotypes of TGF-beta1 at c10 and c25 were inferred and the C-C haplotype was a marker of a poor outcome (OR = 1.3, P = 0.177, 95% CI: 1.0-2.3). Three polymorphisms of the IL-10 gene at -1082, -819, -592 are in strong linkage disequilibrium with each other (correlation coefficients: 0.6-1) and inferred haplotypes between these three loci show some association, with ACC increasing the risk of poor events compared to GCC (OR = 1.3, P = 0.044, 95% CI: 0.9-1.6). CONCLUSION: Pooled results to date suggest possible association between both the TGF-beta1 c10 polymorphism and a 3-SNP-haplotype of IL-10 and poor outcomes in renal transplantation, but this needs to be confirmed in larger studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».