MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3031062089 · doi:10.1111/ajt.15898

The Banff 2019 Kidney Meeting Report (I): Updates on and clarification of criteria for T cell– and antibody-mediated rejection

2020· article· en· W3031062089 sur OpenAlexaff
Alexandre Loupy, Mark Haas, Candice Roufosse, Maarten Naesens, Benjamin Adam, Marjan Afrouzian, Enver Akalin, Nada Alachkar, Serena M. Bagnasco, Jan U. Becker, Lynn D. Cornell, Marian C. Clahsen‐van Groningen, Anthony J. Demetris, Duska Dragun, Jean–Paul Duong Van Huyen, Alton B. Farris, Agnes B. Fogo, Ian W. Gibson, Denis Glotz, Juliette Gueguen, Željko Kikić, Nicolas Kozakowski, Edward S. Kraus, Carmen Lefaucheur, Helen Liapis, Roslyn B. Mannon, Robert A. Montgomery, Brian J. Nankivell, Volker Nickeleit, Peter Nickerson, Marion Rabant, Lorraine C. Racusen, Parmjeet Randhawa, Blaise Robin, Ivy A. Rosales, Ruth Sapir‐Pichhadze, Carrie A. Schinstock, Daniel Serón, Harsharan K. Singh, R. Neal Smith, Adriana Zeevi, Kim Solez, Robert B. Colvin, Michael Mengel

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of ManitobaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCSL BehringHistoGeneticsElsevier FoundationNovartis
Mots-clésMedicineKidney transplantationTransplantationKidneyPathologyAntibodyDonor specific antibodiesOrgan transplantationHistocompatibilityIntensive care medicineImmunologyInternal medicineAntigenHuman leukocyte antigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The XV. Banff conference for allograft pathology was held in conjunction with the annual meeting of the American Society for Histocompatibility and Immunogenetics in Pittsburgh, PA (USA) and focused on refining recent updates to the classification, advances from the Banff working groups, and standardization of molecular diagnostics. This report on kidney transplant pathology details clarifications and refinements to the criteria for chronic active (CA) T cell-mediated rejection (TCMR), borderline, and antibody-mediated rejection (ABMR). The main focus of kidney sessions was on how to address biopsies meeting criteria for CA TCMR plus borderline or acute TCMR. Recent studies on the clinical impact of borderline infiltrates were also presented to clarify whether the threshold for interstitial inflammation in diagnosis of borderline should be i0 or i1. Sessions on ABMR focused on biopsies showing microvascular inflammation in the absence of C4d staining or detectable donor-specific antibodies; the potential value of molecular diagnostics in such cases and recommendations for use of the latter in the setting of solid organ transplantation are presented in the accompanying meeting report. Finally, several speakers discussed the capabilities of artificial intelligence and the potential for use of machine learning algorithms in diagnosis and personalized therapeutics in solid organ transplantation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,007

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations808
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of TransplantationMême sujetRenal Transplantation Outcomes and TreatmentsTravaux en français237 207