Urinary biomarkers of renal transplant outcome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Renal allograft loss remains an important cause of morbidity and mortality. The objective of this review was to provide a rationale for noninvasive monitoring to identify patients at high risk for graft loss; discuss key steps in prognostic biomarker development from bench-to-bedside; and review promising biomarkers for late renal allograft outcomes. RECENT FINDINGS: In a multicentre prospective cohort, early 6-month urinary CCL2 was demonstrated to be associated with the development of 24-month interstitial fibrosis/tubular atrophy and inflammation (IFTA+i). These findings were extended to a single centre cohort, which showed that 6-month urinary CCL2 was a predictor of death-censored graft loss independent of donor-specific antibody and delayed graft function. In a large, multicentre prospective observational study (CTOT-01), 6-month urinary CXCL9 was significantly associated with more than 30% decline of graft function at 24 months. SUMMARY: Urinary chemokines may identify recipients who are at high risk of graft loss. The early detection of high-risk recipients may allow for more intensive posttransplant surveillance; avoidance of drug minimization/withdrawal protocols; and the identification of patients who may benefit from enrolment in novel interventional trials. Prospective trials are needed to demonstrate that urinary chemokine-guided posttransplant surveillance strategies improve long-term graft outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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 ».