Recurrence of FSGS after Kidney Transplantation in Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives FSGS recurrence after kidney transplantation is a major risk factor for graft loss. However, the natural history, clinical predictors, and response to treatment remain unclear because of small sample sizes and poor generalizability of single-center studies, and disease misclassification in registry-based studies. We therefore aimed to determine the incidence, predictors, and treatment response of recurrent FSGS in a large cohort of kidney transplant recipients. Design, setting, participants, & measurements The Post-Transplant Glomerular Disease (TANGO) project is an observational, multicenter, international cohort study that aims to investigate glomerular disease recurrence post-transplantation. Transplant recipients were screened for the diagnosis of idiopathic FSGS between 2005 and 2015 and details were recorded about the transplant, clinical outcomes, treatments, and other risk factors. Results Among 11,742 kidney transplant recipients screened for FSGS, 176 had a diagnosis of idiopathic FSGS and were included. FSGS recurred in 57 patients (32%; 95% confidence interval [95% CI], 25% to 39%) and 39% of them lost their graft over a median of 5 (interquartile range, 3.0–8.1) years. Multivariable Cox regression revealed a higher risk for recurrence with older age at native kidney disease onset (hazard ratio [HR], 1.37 per decade; 95% CI, 1.09 to 1.56). Other predictors were white race (HR, 2.14; 95% CI, 1.08 to 4.22), body mass index at transplant (HR, 0.89 per kg/m 2 ; 95% CI, 0.83 to 0.95), and native kidney nephrectomies (HR, 2.76; 95% CI, 1.16 to 6.57). Plasmapheresis and rituximab were the most frequent treatments (81%). Partial or complete remission occurred in 57% of patients and was associated with better graft survival. Conclusions Idiopathic FSGS recurs post-transplant in one third of cases and is associated with a five-fold higher risk of graft loss. Response to treatment is associated with significantly better outcomes but is achieved in only half of the cases.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».