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Enregistrement W2902211471 · doi:10.1097/mot.0000000000000593

Measuring alloantibodies: a matter of quantity and quality

2018· review· en· W2902211471 sur OpenAlexaff
Jeffrey Kiernan, Cynthia A. Ellison, Kathryn Tinckam

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Organ Transplantation · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman leukocyte antigenEpitopeAntibodyImmunologyMedicineDonor specific antibodiesTransplantationAntigenPanel reactive antibodyIsoantibodiesInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review describes the utility and limitations of measure for assessing the presence, relative strength, and clinical impact of human leukocyte antigen (HLA) alloantibodies, as well as the other qualitative features of antibodies that are important considerations in assessing patient risk. RECENT FINDINGS: Using MFI as a measure of antibody amount is limited for a variety of reasons. Standardized serum manipulations such as ethylene-diamine-tetra-acetic acid treatment or serum dilution results in better definition of relationships between MFI and antibody titer or complement activation, toward greater alignment in defining positivity. Increased understanding of HLA epitopes has improved the ability to precisely define donor specific HLA antibody (DSA) specificities and the analysis of structural HLA Class II epitope mismatches in donor-recipient pairs may assist in the prevention of de novo DSA development. Studies of antibody isotypes and immunopathological mechanisms underlying graft injury mediated by non-HLA antibodies are expanding the assessemnt of immunological risk. SUMMARY: Careful analysis of both semiquantitative and qualitative properties of donor-specific antibodies continues to improve our ability to study the effects of DSA on clinical outcomes in solid organ transplantation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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