Pediatric heart transplantation across a positive crossmatch: First year results from the CTOTC-04 multi-institutional study
Notice bibliographique
Résumé
Sensitization is common in pediatric heart transplant candidates and waitlist mortality is high. Transplantation across a positive crossmatch may reduce wait time, but is considered high risk. We prospectively recruited consecutive candidates at eight North American centers. At transplantation, subjects were categorized as nonsensitized or sensitized (presence of ≥1 HLA antibody with MFI ≥1000 using single antigen beads). Sensitized subjects were further classified as complement-dependent cytotoxicity crossmatch (CDC-crossmatch) positive or negative and as donor-specific antibodies (DSA) positive or negative. Immunosuppression was standardized. CDC-crossmatch-positive subjects also received perioperative antibody removal, maintenance corticosteroids, and intravenous immunoglobulin. The primary endpoint was the 1 year incidence rate of a composite of death, retransplantation, or rejection with hemodynamic compromise. 317 subjects were screened, 290 enrolled and 240 transplanted (51 with pretransplant DSA, 11 with positive CDC-crossmatch). The incidence rates of the primary endpoint did not differ statistically between groups; nonsensitized 6.7% (CI: 2.7%, 13.3%), sensitized crossmatch positive 18.2% (CI: 2.3%, 51.8%), sensitized crossmatch negative 10.7% (CI: 5.7%, 18.0%), P = .2354. The primary endpoint also did not differ by DSA status. Freedom from antibody-mediated and cellular rejection was lower in the crossmatch positive group and/or in the presence of DSA. Follow-up will determine if acceptable outcomes can be achieved long-term.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».