Prediction of Long-term Renal Allograft Outcome By Early Urinary CXCL10 Chemokine Levels
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Predictive biomarkers for long-term renal allograft outcome could help to individualize follow-up strategies and therapeutic interventions. METHODS: We investigated the predictive value of urinary CXC chemokine ligand 10 (CXCL10) measured at different timepoints (ie, at 3 and 6 months, and mean of 3 and 6 months coined CXCL10-burden) for long-term allograft outcomes in 154 patients. The primary outcome was a composite graft endpoint of death-censored allograft loss and/or biopsy-proven rejection and/or decline of estimated glomerular filtration rate greater than 20% occurring beyond 6 months after transplantation. RESULTS: After a median follow-up of 6.6 years (interquartile range, 5.7-7.5 years) the endpoint was reached in 43/154 patients (28%). In a multivariable Cox-regression model independent predictors were 6-month CXCL10 levels, the CXCL10-burden, HLA-mismatches, donor age and delayed graft function while previous (sub)clinical rejection, estimated glomerular filtration rate and proteinuria at 6 months, as well as 3-month CXCL10 levels were not. Time-dependent receiver operating characteristic analysis revealed an area under the curve of 0.68 (6-month CXCL10) and 0.67 (CXCL10-burden). Grouped by optimal cutoff, low 6-month CXCL10 (<0.70 ng/mmol) was associated with a 95% endpoint-free 5-year survival compared to 78% with high 6-month CXCL10 (P = 0.0007). Only 2 of 62 patients (3%) with low 6-month CXCL10 levels (<0.70 ng/mmol) experienced late rejection or graft loss due to rejection compared to 15 of 92 patients (16%) with high 6-month CXCL10 levels (P = 0.008). Similar results were obtained when patients were grouped according to CXCL10-burden (cutoff, 1.06 ng/mmol). CONCLUSIONS: Six-month urinary CXCL10 is an independent predictor for long-term graft outcome and thus might be a supplementary tool to tailor surveillance strategies and therapy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».