Pretransplant HLA Antibodies Are Associated with Reduced Graft Survival After Clinical Islet Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant improvements in islet transplantation, long-term graft function is still not optimal. It is likely that both immune and nonimmune factors are involved in the deterioration of islet function over time. Historically, the pretransplant T-cell crossmatch and antibody screening were done by anti-human globulin--complement-dependent cytotoxicity (AHG-CDC). Class II antibodies were not evaluated. In 2003, we introduced solid-phase antibody screening using flow-based beads and flow crossmatching. We were interested to know whether pretransplant human leukocyte antigen (HLA) antibodies or a positive flow crossmatch impacted islet function post-transplant. A total of 152 islet transplants was performed in 81 patients. Islet function was determined by a positive C-peptide. Results were analyzed by procedure. Class I and class II panel reactive antibody (PRA) > 15% and donor-specific antibodies (DSA) were associated with a reduced C-peptide survival (p<0.0001 and p<0.0001, respectively). A positive T- and or B-cell crossmatch alone was not. Pretransplant HLA antibodies detectable by flow beads are associated with reduced graft survival. This suggests that the sirolimus and low-dose tacrolimus-based immunosuppression may not control the alloimmune response in this presensitized population and individuals with a PRA > 15% may require more aggressive inductive and maintenance immunosuppression, or represent a group that may not benefit from islet transplantation.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».