Deceased donor kidney transplantation across donor-specific antibody barriers: predictors of antibody-mediated rejection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Apheresis-based desensitization allows for successful transplantation across major immunological barriers. For donor-specific antibody (DSA)- and/or crossmatch-positive transplantation, however, it has been shown that even intense immunomodulation may not completely prevent antibody-mediated rejection (ABMR). METHODS: In this study, we evaluated transplant outcomes in 101 DSA+ deceased donor kidney transplant recipients (transplantation between 2009 and 2013; median follow-up: 24 months) who were subjected to immunoadsorption (IA)-based desensitization. Treatment included a single pre-transplant IA session, followed by anti-lymphocyte antibody and serial post-transplant IA. In 27 cases, a positive complement-dependent cytotoxicity crossmatch (CDCXM) was rendered negative immediately before transplantation. Seventy-four of the DSA+ recipients had a negative CDCXM already before IA. RESULTS: Three-year death-censored graft survival in DSA+ patients was significantly worse than in 513 DSA- recipients transplanted during the same period (79 versus 88%, P = 0.008). Thirty-three DSA+ recipients (33%) had ABMR. While a positive baseline CDCXM showed only a trend towards higher ABMR rates (41 versus 30% in CDCXM- recipients, P = 0.2), DSA mean fluorescence intensity (MFI) in single bead assays significantly associated with rejection, showing 20 versus 71% ABMR rates at <5000 versus >15 000 peak DSA MFI. The predictive value of MFI was moderate, with the highest accuracy at a median of 13 300 MFI (after cross-validation: 0.72). Other baseline variables, including CDC assay results, human leukocyte antigen mismatch, prior transplantation or type of induction treatment, did not add independent predictive information. CONCLUSIONS: IA-based desensitization failed to prevent ABMR in a considerable number of DSA+ recipients. Assessing DSA MFI may help stratify risk of rejection, supporting its use as a guide to organ allocation and individualized treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 ».