Technical aspects of HLA antibody testing
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Since the landmark studies of Patel and Terasaki, pretransplant identification of donor-directed HLA alloantibodies (DSAs) has been a critical prelude to renal allograft transplantation. Pretransplant, DSAs may be an acceptable risk or an unconditional contraindication to transplantation depending on the particular donor : recipient combination. Posttransplant, DSAs are associated with episodes of acute rejection, chronic rejection, and graft loss. Thus, monitoring for such antibodies is an important aspect of patient care. RECENT FINDINGS: The development of solid-phase antibody detection assays significantly enhanced our ability to identify HLA antibodies, taking virtual crossmatching from concept to reality. At the root of these detection assays are two questions that have been asked for almost 50 years: are donor-directed HLA antibodies present and, if so, are they clinically relevant? While the technology related to solid-phase antibody detection has seemingly allowed the first question to be answered with exquisite sensitivity and specificity, can the same be said for question 2? SUMMARY: Solid-phase antibody detection assays have clear benefits over historical approaches to antibody identification, but are not flawless. In fact, the limitations of these assays are frequently ignored. Herein, the strengths and weaknesses of solid-phase antibody detection are highlighted.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».