Analysis of Biomarkers Within the Initial 2 Years Posttransplant and 5-Year Kidney Transplant Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An early posttransplant biomarker/surrogate marker for kidney allograft loss has the potential to guide targeted interventions. Previously published findings, including results from the Clinical Trials in Organ Transplantation (CTOT)-01 study, showed that elevated urinary chemokine CXCL9 levels and elevated frequencies of donor-reactive interferon gamma (IFNγ)-producing T cells by enzyme-linked immunosorbent spot (ELISPOT) assay associated with acute cellular rejection within the first year and with lower 1-year posttransplant estimated glomerular filtration rate (eGFR). How well these biomarkers correlate with late outcomes, including graft loss, is unclear. METHODS: In CTOT-17, we obtained 5-year outcomes in the CTOT-01 cohort and correlated them with (a) biomarker results and (b) changes in eGFR (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration formula) over the initial 2 years posttransplant using univariable analysis and multivariable logistic regression. RESULTS: Graft loss occurred in 14 (7.6%) of 184 subjects 2 to 5 years posttransplant. Neither IFNγ ELISPOTs nor urinary CXCL9 were informative. In contrast, a 40% or greater decline in eGFR from 6 months to 2 years posttransplant independently correlated with 13-fold odds of 5-year graft loss (adjusted odds ratio, 13.1; 95% confidence interval, 3.0-56.6), a result that was validated in the independent Genomics of Chronic Allograft Rejection cohort (n = 165; adjusted odds ratio, 11.2). CONCLUSIONS: We conclude that although pretransplant and early posttransplant ELISPOT and chemokine measurements associate with outcomes within 2 years posttransplant, changes in eGFR between 3 or 6 months and 24 months are better surrogates for 5-year outcomes, including graft loss.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».