De Novo Donor-Specific Human Leukocyte Antigen Antibody Screening in Kidney Transplant Recipients After the First Year Posttransplantation: A Medical Decision Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Screening for de novo donor-specific antibodies (dnDSA) in stable kidney transplant recipients is routine practice in some centers. Patients with DSA are at increased risk of graft loss and early intervention may improve outcomes. However, the costs and benefits of dnDSA surveillance are unknown. A medical decision analysis to examine a screening strategy was developed for kidney transplant recipients who had stable graft function and were DSA negative 1 year posttransplant. In the base case, a modest 25% reduction in graft loss in dnDSA-positive patients treated with increased immunosuppression resulted in 0.04618 quality-adjusted years (QALYs) gained. However, benefits from reduced graft loss were eliminated if there was a small increased risk of death from added therapy. The incremental cost effectiveness was marginal at approximately $120 000-250 000 per QALY, but could be more or less favorable depending on several key variables such as efficacy of treatment, screening costs, incidence rate of subclinical dnDSA, and patient survival. Screening performed the best in patients with lower mortality rates and higher baseline incidence rates of dnDSA. Further study is warranted to gather the necessary high-quality evidence to justify screening.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».