Banff Survey on Antibody Mediated Injury in Kidney Allografts
Notice bibliographique
Résumé
Background Diagnostic misclassification has major clinical practice implications. The aims of this study were to determine how the Banff 2013 antibody-mediated rejection (ABMR) classification system is interpreted in practice and how it affects therapeutic decision making. Methods The Banff ABMR working group electronically surveyed clinicians and pathologists worldwide, with respondents from 6 continents. The survey consisted of six case vignettes with common ABMR scenarios. Participants were asked to provide their diagnosis and corresponding treatment approach. The respondents’ assigned diagnosis was compared to the intended Banff diagnosis (reference standard). Fisher’s exact test was used to compare categorical data. Results A total of 95 clinicians and 83 renal pathologists participated in the survey. In 25.9% (247/953) of cases, the respondents’ assigned diagnosis differed from the reference standard. The assigned diagnosis and reference standard matched in 76.4% (340/445) of cases among pathologists and 65.2% (366/561) of the cases among clinicians. The discrepancy between the assigned diagnosis and reference standard was similar regardless of the scenario for pathologists, but differed for clinicians (Table 1). Among clinicians, this discrepancy was greatest when ABMR histology was present but DSA was undetected [only 50.6% (44/87) of diagnoses matched the reference standard]. Importantly, the clinicians’ treatment approach appeared to be linked to the assigned diagnosis. When the acute active ABMR diagnosis was assigned; specific treatment for ABMR was recommended 88.3% (234/265) of cases, but in only 71.7% (132/184) of cases when chronic ABMR was assigned, (p<0.0001). Considering the misclassification rate, acute and chronic ABMR diagnosis resulted in potentially unintended treatment in 57/325 (17.5%) and 99/332 (29.8%) of cases, respectively (p=0.002). Conclusion The current Banff ABMR classification scheme is vulnerable to misinterpretation in clinical practice. This potentially has major clinical consequences because the ABMR diagnosis influences therapeutic approaches. Our findings suggest a reevaluation of the Banff ABMR classification to facilitate its reproducibility and standardization when applied clinically.
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».