Human leukocyte antigen molecular mismatch to risk stratify kidney transplant recipients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Stalled drug development and the lack of improvement in long-term graft survival reflect the unmet need for prognostic and predictive biomarkers in transplantation. Although conventional human leukocyte antigen (HLA) mismatch is too imprecise to fulfill this need, HLA molecular mismatch increases the precision in alloimmune risk assessment by quantifying the difference between donors and recipients at the molecular level. RECENT FINDINGS: Within each conventional HLA mismatch, recipients exhibit a wide range of HLA molecular mismatches with their donors. Quantifying HLA molecular mismatch improves the precision of alloimmune risk assessment for de novo donor-specific antibody development (dnDSA). Alloimmune risk categories developed analyzing dnDSA development were also found to correlate with T-cell-mediated rejection, antibody-mediated rejection, and all cause graft loss in adjusted and unadjusted models. SUMMARY: All alloimmunity is driven by differences between donors and recipients at the molecular level. HLA molecular mismatch may represent a fast, reproducible, cost-effective, way to improve alloimmune risk assessment at the time of transplantation to move the field towards precision medicine.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle