Risk Factors for Acute Rejection in the First Year after Lung Transplant. A Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Acute rejection, manifesting as lymphocytic inflammation in a perivascular (acute perivascular rejection [AR]) or peribronchiolar (lymphocytic bronchiolitis [LB]) distribution, is common in lung transplant recipients and increases the risk for chronic graft dysfunction. Objectives To evaluate clinical factors associated with biopsy-proven acute rejection during the first post-transplant year in a present-day, five-center lung transplant cohort. Methods We analyzed prospective diagnoses of AR and LB from over 2,000 lung biopsies in 400 newly transplanted adult lung recipients. Because LB without simultaneous AR was rare, our analyses focused on risk factors for AR. Multivariable Cox proportional hazards models were used to assess donor and recipient factors associated with the time to the first AR occurrence. Measurements and Main Results During the first post-transplant year, 53.3% of patients experienced at least one AR episode. Multivariable proportional hazards analyses accounting for enrolling center effects identified four or more HLA mismatches (hazard ratio [HR], 2.06; P ≤ 0.01) as associated with increased AR hazards, whereas bilateral transplantation (HR, 0.57; P ≤ 0.01) was associated with protection from AR. In addition, Wilcoxon rank-sum analyses demonstrated bilateral (vs. single) lung recipients, and those with fewer than four (vs. more than four) HLA mismatches demonstrated reduced AR frequency and/or severity during the first post-transplant year. Conclusions We found a high incidence of AR in a contemporary multicenter lung transplant cohort undergoing consistent biopsy sampling. Although not previously recognized, the finding of reduced AR in bilateral lung recipients is intriguing, warranting replication and mechanistic exploration.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».