Impact of the Current Versus the Previous Diagnostic Threshold on the Outcome of Patients With Borderline Changes Suspicious for T Cell–mediated Rejection Diagnosed on Indication Biopsies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the borderline changes suspicious for acute T cell-mediated rejection (BL) category was broadened, there has been a debate regarding the right threshold for tubulitis and interstitial inflammation scores. METHODS: We studied a first cohort of 111 patients with BL found on an indication biopsy between 2006 and 2016 and compared those with scores of t1i0 (BLt1i0) to those with higher scores (BL≥t1i1). A second cohort of 56 patients with BL was used for external validation. We used a composite endpoint of death-censored graft failure or doubling of the serum creatinine level postbiopsy. RESULTS: In the first cohort, 68% (75/111) of the BL cases fell in the BLt1i0 group. At 5 years, the occurrence of the composite endpoint was 5% and 14% for BLt1i0 and BL≥t1i1, respectively. In contrast, the endpoint occurred in 5% of nonrejectors and 21% of patients with T cell-mediated rejection. In the validation cohort, 8% versus 36% of BLt1i0 and BL≥t1i1 reached the endpoint, respectively. Multivariable Cox modeling revealed that BLt1i0 patients had a prognosis similar to that of nonrejectors (adjusted hazard ratio, 0.6; 95% confidence interval, 0.1-2.2; P = 0.40) but better than that of patients with BL≥t1i1 (hazard ratio, 3.8; 95% confidence interval, 1.3-11.5; P = 0.02). Sensitivity analyses restricted to death-censored graft loss or using time posttransplant as the time of reference provided similar results. CONCLUSIONS: In summary, patients with BLt1i0 have a different prognosis to that of BL≥t1i1 patients, which brings into question the current diagnostic thresholds.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».