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 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 | 0,005 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».