Long-term follow-up of the DeKAF cross-sectional cohort study
Notice bibliographique
Résumé
The DeKAF study was developed to better understand the causes of late allograft loss. Preliminary findings from the DeKAF cross-sectional cohort (with follow-up < 20 months) have been published. Herein, we present long-term outcomes in those recipients (mean follow-up ± SD, 6.6 ± 0.7 years). Eligibility included being transplanted prior to October 1, 2005; serum creatinine ≤ 2.0 mg/dL on January 1, 2006; and subsequently developing new-onset graft dysfunction leading to a biopsy. Mean time from transplant to biopsy was 7.5 ± 6.1 years. Histologic findings and DSA were studied in relation to postbiopsy outcomes. Long-term follow-up confirms and expands the preliminary results of each of 3 studies: (1) increasing inflammation in area of atrophy (irrespective of inflammation in nonscarred areas [Banff i]) was associated with increasingly worse postbiopsy death-censored graft survival; (2) hierarchical analysis based on Banff scores defined clusters (entities) that differed in long-term death-censored graft survival; and (3) C4d-/DSA- recipients had significantly better (and C4d+/DSA+ worse) death-censored graft survival than other groups. C4d+/DSA- and C4d-/DSA+ had similar intermediate death-censored graft survival. Clinical and histologic findings at the time of new-onset graft dysfunction define high- vs low-risk groups for long-term death-censored graft survival, even years posttransplant. These findings can help differentiate groups for potential intervention studies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».