MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2912515505 · doi:10.1001/jamadermatol.2018.4983

Association of HLA Antigen Mismatch With Risk of Developing Skin Cancer After Solid-Organ Transplant

2019· article· en· W2912515505 sur OpenAlexfundno aff
Yi Gao, Amanda R. Twigg, Ryutaro Hirose, Garrett R. Roll, Amy S. Nowacki, Edward V. Maytin, Allison T. Vidimos, Raja Rajalingam, Sarah T. Arron

Notice bibliographique

RevueJAMA Dermatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoUniversity of California, Los AngelesUniversity of PittsburghCleveland Clinic FoundationBrigham and Women's HospitalUniversity of MinnesotaYork UniversityUniversity of PennsylvaniaCleveland Clinic
Mots-clésMedicineHuman leukocyte antigenSolid organOrgan transplantationImmunologyHistocompatibility TestingAntigenSkin cancerDermatologyCancerTransplantationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Risk factors for the development of skin cancer after solid-organ transplant can inform clinical care, but data on these risk factors are limited. Objective: To study the association between HLA antigen mismatch and skin cancer incidence after solid-organ transplant. Design, Setting, and Participants: This retrospective cohort study is a secondary analysis of the multicenter Transplant Skin Cancer Network study of 10 649 adults who underwent a primary solid-organ transplant between January 1, 2003, and December 31, 2003, or between January 1, 2008, and December 31, 2008. These participants were identified through the Scientific Registry of Transplant Recipients standard analysis files, which contain data collected mostly by the Organ Procurement and Transplantation Network. Participants were matched to skin cancer outcomes by medical record review. This study was conducted from August 1, 2016, to July 31, 2017. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was time to diagnosis of posttransplant skin cancer, including squamous cell carcinoma, melanoma, and Merkel cell carcinoma. The HLA antigen mismatch was calculated based on the 2016 Organ Procurement and Transplantation Network guidelines. Risk of skin cancer was analyzed using a multivariate Cox proportional hazards regression model. Results: In total, 10 649 organ transplant recipients (6776 men [63.6%], with a mean [SD] age of 51 [12] years) contributed 59 923 years of follow-up. For each additional mismatched allele, a 7% to 8% reduction in skin cancer risk was found (adjusted hazard ratio [HR], 0.93; 95% CI, 0.87-0.99; P = .01). Subgroup analysis found the protective effect of HLA antigen mismatch to be statistically significant in lung (adjusted HR, 0.70; 95% CI, 0.56-0.87; P = .001) and heart (adjusted HR, 0.75; 95% CI, 0.60-0.93; P = .008) transplant recipients but not for recipients of liver, kidney, or pancreas. The degree of HLA-DR mismatch, but not HLA-A or HLA-B mismatch, was the most statistically significant for skin cancer risk (adjusted HR, 0.85; 95% CI, 0.74-0.97; P = .01). Conclusions and Relevance: The HLA antigen mismatch appears to be associated with reductions in the risk of skin cancer after solid-organ transplant among heart and lung transplant recipients; this finding suggests that HLA antigen mismatch activates the tumor surveillance mechanisms that protect against skin cancer in transplant recipients and that skin cancer risk may be higher in patients who received a well-matched organ.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA DermatologyMême sujetNonmelanoma Skin Cancer StudiesTravaux en français237 207