Evolution of renal function and urinary biomarker indicators of inflammation on serial kidney biopsies in pediatric kidney transplant recipients with and without rejection
Notice bibliographique
Résumé
Urinary CXCL10 and metabolites are biomarkers independently associated with TCMR. We sought to test whether these biomarkers fluctuate in association with histological severity of TCMR over short time frames. Forty-nine pairs of renal biopsies obtained 1-3 months apart from 40 pediatric renal transplant recipients were each scored for TCMR acuity score (i + t; Banff criteria). Urinary CXCL10:Cr and TCMR MDS were obtained at each biopsy and were tested for association with changes between biopsies in acuity, estimated GFR (ΔeGFR), and 12-month ΔeGFR. Sequential biopsies were obtained 1.8 ± 0.8 months apart. Biopsy 1 was usually obtained under protocol (75%), and 62% percent had evidence of TCMR. Using each biopsy pair for comparison, ΔeGFR did not predict change in acuity. By contrast, change in acuity was significantly correlated with change in urinary CXCL10:Cr (ρ 0.45, P = .003) and MDS (ρ 0.29, P = .04) between biopsies. The 12-month ΔeGFR was not predicted by TCMR acuity or CXCL10:Cr at Biopsy 2; however, an inverse correlation was seen with urinary MDS (ρ -0.35; P = .02). Changes in eGFR correlate poorly with evolving TCMR acuity on histology. Urinary biomarkers may be superior for non-invasive monitoring of rejection, including histological response to therapy, and may be prognostic for medium-term function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».