SaO013ARCHETYPE ANALYSIS IDENTIFIES DISTINCT PROFILES IN RENAL TRANSPLANT RECIPIENTS WITH TRANSPLANT GLOMERULOPATHY ASSOCIATED WITH ALLOGRAFT SURVIVAL
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Transplant glomerulopathy (TG) is a common glomerular lesion observed after kidney transplantation associated with bad prognosis. However, TG is not a specific entity but rather the end-stage of overlapping disease pathways. The heterogeneity of TG has not been precisely characterized to date. In this study, we applied a probabilistic data-driven unsupervised approach to a comprehensively phenotyped multicenter cohort. We hypothesized that by deconstructing data matrixes that include pathologic data and serologic and clinical information correlated with meaningful clinical and outcome features, new insights in TG can be gained. METHODS: Consecutive kidney transplant recipients from 3 Paris centers Necker, Saint-Louis and Foch hospitals and 1 center in Edmonton, Alberta presenting with a diagnosis of TG (Banff cg score≥1 by light microscopy) in biopsies performed between January 2004 and January 2014 were included. Comprehensive pathology, clinical, immunological, and outcome data were used in unsupervised archetype analysis. RESULTS: Among the 8,207 post-transplant allograft biopsies performed during the inclusion period, 552 presented with TG (incidence of 6.7%). The median time to TG diagnosis posttransplant was 33.18 months (IQR: 12.12 – 78.72 months). Kidney allograft survival rates after TG diagnosis were 69.4%, 57.1%, 43.3% and 25.5% at 3, 5, 7 and 10 years, respectively. An unsupervised learning method integrating clinical, functional, immunological and histological parameters revealed 5 TG archetypes characterized by distinct functional, immunological, and histological features and associated etiologies. The 5 TG archetypes displayed distinct allograft survival profiles with incremental graft loss rates between archetypes, ranging from 88% to 22% allograft survival rates 5 years after TG diagnosis (p<0.0001). CONCLUSIONS: A probabilistic data-driven archetypical approach applied in a large well-defined multicentric cohort refines the diagnostic and prognostic features associated with TG. Reducing heterogeneity among TG cases can improve disease characterization, enable patient-specific risk stratification, and open new avenues for archetype-based treatment strategies in TG.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».