Acute Cellular Rejection: Is It Still Relevant?
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant progress in the field of transplant immunology, acute cellular rejection (ACR) remains a very frequent complication after lung transplantation (LTx), with almost 30% of LTx recipients experiencing at least one episode of treated ACR during the first year of follow-up. Most episodes respond to the first-line immunosuppressive treatment and are rarely a direct cause of death. However, the association of ACR with later adverse outcomes, such as chronic lung allograft dysfunction, bronchial stricture, and infectious complications associated with the intensification of immunosuppression, negatively impacts long-term survival. The burden imposed on patients and health-care resources is even higher in cases of refractory or recurrent ACR, which accelerates lung function decline. Although important laboratory and clinical research conducted over the last two decades has improved our understanding of the mechanisms underlying ACR, there are still many uncertainties about the risk factors for ACR, the optimal monitoring strategies, and the prediction of long-term outcomes. These knowledge gaps contribute to the large variability in clinical practice among LTx centers, which renders multicenter studies of ACR challenging. In this review, we summarize current evidence on the epidemiology, pathogenesis, and risk factors of ACR. We describe diagnostic and therapeutic approaches that are currently used in the clinical practice and also review promising diagnostic tools that are under investigation. Associations between ACR and other adverse outcomes of LTx are examined. Finally, within each topic of discussion, we highlight the main areas of controversy and opportunities for future research.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».