The Risk of Failure With HLA Mismatch and Recipient Age in First Pediatric (<18 years) Kidney Transplants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Even in the modern era of kidney transplantation with improved surgical techniques, immunosuppression, and clinical care, HLA matching has been shown to be important in allograft survival in adults who receive an organ from either a deceased or living donor. We now explore the impact of genetic matching in pediatric first-kidney transplants. METHODS: Using the United Network for Organ Sharing data, we identified 18 602 first pediatric (<18 years) kidney transplants between October 1, 1987, and December 31, 2016. Recipients were classified by number of HLA mismatches and donor origin. Cox proportional hazard analyses, adjusting for recipient and donor transplant covariates, were performed to study the impact of HLA on kidney allograft survival. RESULTS: For the fully adjusted Cox model there was a 30% increase in the hazard of allograft failure for 1 HLA mismatch, when compared with 0 mismatched recipients, and a 92% increase in risk for 6 mismatches. Although pediatric allografts from living donors survive as long or longer than those from deceased persons, they have a higher hazard of failure as a function of HLA mismatch. Kidney allografts from deceased donors HLA mismatched 0 to 3 were found to survive as long as organs from living donors HLA mismatched 4 to 6. In the full Cox model, there was a strong, linear effect on the hazard of allograft failure with quartile of age such that the youngest patients at age of transplant had the longest surviving grafts. CONCLUSIONS: HLA plays an important role in the survival of first pediatric kidney transplants. The better the match, and the earlier the transplant is performed in the child's life, the lower is the risk that the organ will fail.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».