Lung histopathology of non‐infectious pulmonary complications after allogeneic haematopoietic stem cell transplantation
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Non-infectious pulmonary complications (NIPCs) occur frequently following allogeneic haematopoietic stem cell transplantation (HSCT). As there is no consensus on the description of the related pulmonary pathological lesions, pathologist reports and clinical conclusions are largely inconsistent in routine practice. The aim of our study was to provide an accurate overview of post-allogeneic HSCT NIPCs from a large number of lung biopsies. METHODS AND RESULTS: We reviewed 61 lung biopsies in patients with an NIPC, including 51 surgical lung biopsies, four post-mortem biopsies and six lung explants. We found both bronchiolar (n = 59) and alveolar/interstitial pathologies (n = 27). We describe two types of bronchiolar lesions: bronchiolectasies (n = 37) and fibrous and cellular lesions with luminal narrowing (n = 43). We found a wide spectrum of airway/interstitial pathologies that were labelled using the terminology of the 2013 American Thoracic Society and European Respiratory Society (ATS/ERS) classification of idiopathic interstitial pneumonias (IIPs), including the following: organising pneumonia (OP, n = 8), non-specific interstitial pneumonia (NSIP, n = 9), diffuse alveolar damage (DAD, n = 6), lymphoid interstitial pneumonia (LIP, n = 1) and pleuroparenchymal fibroelastosis (PPFE, n = 2), as well as one instance of associated PPFE and NSIP. CONCLUSIONS: Interstitial pathology was associated with bronchiolar lesions in 41% of the cases reviewed (n = 25). Lung airway and interstitial inflammation was still present in lung explants from patients who underwent lung transplantation for post-allogeneic HSCT end-stage respiratory insufficiency. Herein, we describe a wide spectrum of pathological lung lesions encountered in post-allogeneic HSCT NIPCs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».