Inflammation in areas of fibrosis: The DeKAF prospective cohort
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation in areas of fibrosis (i-IFTA) in posttransplant biopsy specimens has been associated with decreased death-censored graft survival (DC-GS). Additionally, an i-IFTA score ≥ 2 is part of the diagnostic criteria for chronic active TCMR (CA TCMR). We examined the impact of i-IFTA and t-IFTA (tubulitis in areas of atrophy) in the first biopsy for cause after 90 days posttransplant (n = 598); mean (SD) 1.7 ± 1.4 years posttransplant. I-IFTA, present in 196 biopsy specimens, was strongly correlated with t-IFTA, and Banff i. Of the 196, 37 (18.9%) had a previous acute rejection episode; 96 (49%) had concurrent i score = 0. Unlike previous studies, i-IFTA = 1 (vs 0) was associated with worse 3-year DC-GS: (i-IFTA = 0, 81.7%, [95% CI 77.7 to 85.9%]); i-IFTA = 1, 68.1%, [95% CI 59.7 to 77.6%]; i-IFTA = 2, 56.1%, [95% CI 43.2 to 72.8%], i-IFTA = 3, 48.5%, [95% CI 31.8 to 74.0%]). The association of i-IFTA with decreased DC-GS remained significant when adjusted for serum creatinine at the time of the biopsy, Banff i, ci and ct, C4d and DSA. T-IFTA was similarly associated with decreased DC-GS. Of these indication biopsies, those with i-IFTA ≥ 2, without meeting other criteria for CA TCMR had similar postbiopsy DC-GS as those with CA TCMR. Those with i-IFTA = 1 and t ≥ 2, ti ≥ 2 had postbiopsy DC-GS similar to CA TCMR. Biopsies with i-IFTA = 1 had similar survival as CA TCMR when biopsy specimens also met Banff criteria for TCMR and/or AMR. Studies of i-IFTA and t-IFTA in additional cohorts, integrating analyses of Banff scores meeting criteria for other Banff diagnoses, are needed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».