Carpe diem—Time to transition from empiric to precision medicine in kidney transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The current immunosuppressive pipeline in kidney transplantation is limited. In part, this is due to excellent one-year allograft outcomes with the current standard of care (ie, calcineurin inhibitor in combination with anti-proliferative agents). Despite this success, a recent Federal government-sponsored systematic review has identified gaps/limits in the evidence of what constitutes optimal calcineurin inhibitor use in the short- and long-term. Moreover, recent empiric approaches to minimize/withdraw/convert from calcineurin inhibitors have come with the price of increased alloreactivity. As the time horizon to replace calcineurin inhibitors on a global scale may be distant, the transplant community should seize the opportunity to develop ways to personalize calcineurin inhibitor immunosuppression to the individual-transitioning from empiricism to precision. The authors argue in this viewpoint that the path to precision will require measures capable of detecting subclinical alloreactivity to define adequacy of immunosuppression, as well as novel genetic analytics to accurately define alloimmune risk at the individual level-both approaches will require validation in clinical trials.
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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 | 0,020 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».