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Enregistrement W2592185057 · doi:10.1681/asn.2016070797

Antibody-Mediated Rejection Due to Preexisting versus De Novo Donor-Specific Antibodies in Kidney Allograft Recipients

2017· article· en· W2592185057 sur OpenAlexaff
Olivier Aubert, Alexandre Loupy, Luis Hidalgo, Jean–Paul Duong Van Huyen, Sarah Higgins, Denis Viglietti, Xavier Jouven, Denis Glotz, Christophe Legendre, Carmen Lefaucheur, Philip F. Halloran

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité de SherbrookeThe Metabolomics Innovation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioProteinuriaUrologyBiopsyKidney transplantationGastroenterologyKidneyRenal functionInternal medicineAntibodyPathologyConfidence intervalImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibody-mediated rejection (ABMR) can occur in patients with preexisting anti-HLA donor-specific antibodies (DSA) or in patients who develop de novo DSA. However, how these processes compare in terms of allograft injury and outcome has not been addressed. From a cohort of 771 kidney biopsy specimens from two North American and five European centers, we performed a systematic assessment of clinical and biologic parameters, histopathology, circulating DSA, and allograft gene expression for all patients with ABMR ( n =205). Overall, 103 (50%) patients had preexisting DSA and 102 (50%) had de novo DSA. Compared with patients with preexisting DSA ABMR, patients with de novo DSA ABMR displayed increased proteinuria, more transplant glomerulopathy lesions, and lower glomerulitis, but similar levels of peritubular capillaritis and C4d deposition. De novo DSA ABMR was characterized by increased expression of IFN γ -inducible, natural killer cell, and T cell transcripts, but less expression of AKI transcripts compared with preexisting DSA ABMR. The preexisting DSA ABMR had superior graft survival compared with the de novo DSA ABMR (63% versus 34% at 8 years after rejection, respectively; P <0.001). After adjusting for clinical, histologic, and immunologic characteristics and treatment, we identified de novo DSA ABMR (hazard ratio [HR], 1.82 compared with preexisting DSA ABMR; 95% confidence interval [95% CI], 1.07 to 3.08; P =0.03); low eGFR (<30 ml/min per 1.73 m 2 ) at diagnosis (HR, 3.27; 95% CI, 1.48 to 7.23; P <0.001); ≥0.30 g/g urine protein-to-creatinine ratio (HR, 2.44; 95% CI, 1.47 to 4.09; P <0.001); and presence of cg lesions (HR, 2.25; 95% CI, 1.34 to 3.79; P =0.002) as the main independent determinants of allograft loss. Our findings support the transplant of kidneys into highly sensitized patients and should encourage efforts to monitor patients for de novo DSA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations249
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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