Banff survey on antibody-mediated rejection clinical practices in kidney transplantation: Diagnostic misinterpretation has potential therapeutic implications
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine how the Banff antibody-mediated rejection (ABMR) classification for kidney transplantation is interpreted in practice and affects therapy. The Banff Antibody-Mediated Injury Workgroup electronically surveyed clinicians and pathologists worldwide regarding diagnosis and treatment for 6 case-based scenarios. The participants' (95 clinicians and 72 renal pathologists) assigned diagnoses were compared to the Banff intended diagnoses (reference standard). The assigned diagnoses and reference standard differed by 26.1% (SD 28.1%) for pathologists and 34.5% (SD 23.3%) for clinicians. The greatest discordance between the reference standard and clinicians' diagnosis was when histologic features of ABMR were present but donor-specific antibody was undetected (49.4% [43/87]). For pathologists, the greatest discordance was in the case of acute/active ABMR C4d staining negative in a positive crossmatch transplant recipient (33.8% [23/68]). Treatment approaches were heterogeneous but linked to the assigned diagnosis. When acute/active ABMR was diagnosed by the clinician, treatment was recommended 95.3% (SD 18.4%) of the time vs only 77.7% (SD 39.2%) of the time when chronic active ABMR was diagnosed (P < .0001). In conclusion, the Banff ABMR classification is vulnerable to misinterpretation, which potentially has patient management implications. Continued efforts are needed to improve the understanding and standardized application of ABMR classification in the transplant community.
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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 | 0,036 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».