Red blood cell alloantibodies are associated with increased alloimmunization against human leukocyte antigens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alloantibodies recognizing human leukocyte antigens (HLA) can cause immune-mediated refractoriness to platelet transfusion. An association between HLA alloimmunization and red blood cell (RBC) alloimmunization has been suggested but remains uncertain. STUDY DESIGN AND METHODS: We tested for HLA alloantibodies in 660 patients with and without RBC alloantibodies. Calculated panel reactive antibody (cPRA) values were determined for HLA alloimmunized patients. Current and historical diagnoses and blood product exposure were catalogued. Variables associated with high-level HLA alloimmunization (cPRA ≥ 90%) were evaluated. RESULTS: The cohort included 366 women and 294 men with median age of 66 years (interquartile range [IQR], 53-76). The number of patients with and without RBC alloantibodies was 447 and 213, respectively. Among patients with and without RBC alloantibodies, 20.6% and 8.5% had a cPRA ≥ 90%, respectively (p < 0.0001). In univariate analyses of men and nulliparous women and previously pregnant women, the median number of RBC alloantibodies was significantly higher in patients with a cPRA ≥ 90% (p < 0.0001). The number of RBC alloantibodies remained an independent predictor of a cPRA ≥ 90% in multivariate analysis (odds ratio [OR] 1.50, 95% confidence interval [CI] 1.22-1.85). Other independent predictors of a cPRA ≥ 90% were parity (OR 1.26, 95% CI 1.08-1.47), age (OR 0.98, 95% CI 0.97-1.00), history of renal disease (OR 1.88, 95% CI 1.02-3.48), and number of non-leukoreduced products transfused (OR 1.02, 95% CI 1.00-1.04). CONCLUSIONS: RBC alloimmunization was significantly associated with HLA alloimmunization with a cPRA ≥ 90%. RBC alloimmunization status combined with specific components of the clinical history may estimate the risk of high-level HLA alloimmunization.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».