HLA Alloimmunization Following Ventricular Assist Device Support Across the Age Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ventricular assist device (VAD) therapy has become an important tool for end-stage heart failure. VAD therapy has increased survival but is associated with complications including the development of human leukocyte antigen (HLA) antibodies. We sought to determine the incidence of HLA antibody development post-VAD insertion, across the age spectrum, in patients receiving leukocyte-reduced blood products, with standardized HLA antibody detection methods and to investigate factors associated with antibody development. METHODS: This was a retrospective analysis of all patients who underwent durable VAD placement between 2005 and 2014. Inclusion criteria included availability of pre- and post-VAD HLA antibody results. Associations between HLA antibody development in the first-year postimplant and patient factors were explored. RESULTS: Thirty-nine adult and 25 pediatric patients made up the study cohort. Following implant, 31% and 8% of patients developed new class I and class II antibodies. The proportion of newly sensitized patients was similar in adult and pediatric patients. The class I HLA panel reactive antibody only significantly increased in adults. Pre-VAD sensitization, age, sex (pediatrics), and transfusion were not associated with the development of HLA antibodies. CONCLUSIONS: In a cohort of VAD patients receiving leukocyte-reduced blood products and standardized HLA antibody testing, roughly one-third developed new class I antibodies in the first-year postimplant. Adults showed significantly increased class I panel reactive antibody following VAD support. No patient-related factors were associated with HLA antibody development. Larger prospective studies are required to validate these findings and determine the clinical impact of these antibodies following VAD insertion.
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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) | 0,000 | 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 ».