Influence of Induction Therapy On the Efficacy of Everolimus vs Mycophenolate Based Regimen in De Novo Renal Transplant Recipients.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Induction therapy has been shown to lower the risk of acute rejection in renal transplant recipients (RTxR). In this 12-month (M), multicenter (52 US & Canadian centers), randomized, open-label non-inferiority study, we report the outcome by induction therapy (basiliximab vs rabbit anti-thymocyte globulin [rATG]) on the efficacy of everolimus (EVR)+low-dose tacrolimus (LTac) vs mycophenolate mofetil (MMF)+standard-dose Tac (STac) regimen in de novo RTxR. Methods: De novo (n=613) RTxR received EVR (starting dose of 0.75 mg bid)+LTac (n=309) or MMF (2 g/day)+STac (n=304). Induction therapy was based on PRA levels; if PRA<20%, pts received basiliximab (EVR+LTac, n=213; MMF+STac, n=210) and if PRA ≥20% or at high risk (those receiving DCD or ECD) pts received rATG (EVR+LTac, n=96; MMF+STac, n=94). Steroids were administered as per local practice. Composite efficacy failure rate at 12M included tBPAR, graft loss, death, or lost to follow-up. Renal function (eGFR) was estimated at 12M using MDRD formula. Results: HLA mismatches (HLA ≥3) and ECD were more frequent in EVR+LTac group regardless of induction therapy. Induction with rATG resulted in numerically higher composite efficacy failure rates vs basiliximab in both treatment regimens; moreover, the incidence rates of the efficacy endpoints between treatments did not reach the statistical significance (Table). However, in basliliximab induction group, the incidence of tBPAR was significantly higher with EVR+LTac vs MMF+STac (p<0.05); nevertheless, the incidence of graft loss was significantly lower with EVR+LTac vs MMF+STac (p<0.05). At 12M, mean eGFR was comparable in both treatment regimens regardless of induction therapy (Table).Table: No Caption available.Conclusions: Composite efficacy failure rate was higher in the rATG group but this did not reach statistical significance. Regardless of induction therapy the graft and patient survival was high with EVR+LTac (98.7% & 98.1%) and MMF+STac (96.1% & 98.4%) at 1 year. DISCLOSURES:Vincenti, F.: Grant/Research Support, Novartis, Genzyme, Genentech, Astellas, Alexion, Pfizer. Shihab, F.: Other, Novartis, Consultant and Speaker, Astellas, Consultant. McCague, K.: Employee, Novartis Pharmaceuticals Corporation. Patel, D.: Employee, Novartis Pharmaceuticals Corporation. Mulgaonkar, S.: Grant/Research Support, Novartis, Other, Novartis, Advisor. Shaffer, D.: Grant/Research Support, Novartis.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».