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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».