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Enregistrement W2956018411 · doi:10.1097/txd.0000000000000915

Complement Markers in Blood and Urine: No Diagnostic Value in Late Silent Antibody-Mediated Rejection

2019· article· en· W2956018411 sur OpenAlexaff
Blanka Mező, Andreas Heilos, Georg A. Böhmig, Farsad Eskandary, Markus Wahrmann, Gregor Bond, Nicolas Kozakowski, Philip F. Halloran, Krisztina Rusai, Zoltán Prohászka

Notice bibliographique

RevueTransplantation Direct · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalAustrian Science FundSemmelweis EgyetemEmberi Eroforrások MinisztériumaFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésMedicineReceiver operating characteristicComplement systemContext (archaeology)AntibodyArea under the curveAlternative complement pathwayDonor specific antibodiesHuman leukocyte antigenUrineRenal functionCreatinineUrinary systemInternal medicineImmunologyGastroenterologyAntigenBiology

Résumé

Background. Antibody-mediated rejection (AMR) is a major cause of kidney allograft failure. Its molecular mechanisms are multifaceted and may include a role of complement activation via the classical pathway. Here, we investigated whether noninvasive complement monitoring adds predictive power to the diagnosis of AMR in the setting of donor-specific antibody (DSA) positivity. Methods. In this cross-sectional study, 741 kidney transplant recipients with stable graft function ≥180 days posttransplantation were screened for the presence of human leukocyte antigen (HLA) alloantibodies. Eighty-three of 111 DSA-positive recipients underwent protocol biopsies and were tested for blood and urinary levels of complement proteins (C1q, C4, C3) and activation products (C4d, C3a, C5a, C5b-9). Results. Forty-seven recipients were diagnosed with AMR, and 21 were C4d-positive. While biopsy-confirmed AMR (and C4d) associated with DSA-binding strength (IgG mean fluorescence intensity of the immunodominant DSA versus AMR; area under the receiver operating characteristic curve: 0.76), tested complement markers did not have any predictive value for rejection (area under the receiver operating characteristic curve: 0.49–0.56). There were, however, tight correlations between complement activation products in urine and protein/creatinine ratio ( ρ = 0.44–0.64; P < 0.001). Analysis of death-censored graft survival over a median of 60 months revealed no independent associations with levels of complement markers in blood or urine. Conclusions. Complement patterns in blood and urine failed to identify AMR in late biopsies and may have no relevant diagnostic value in this particular context.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Cross-sectional study of complement markers for diagnosing antibody-mediated kidney rejection; a clinical diagnostic question.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It evaluates diagnostic markers for kidney-transplant rejection, not research itself.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Diagnostic value of complement markers in kidney transplant rejection; clinical nephrology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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