A Comprehensive and Contemporary Review on Immunosuppression Therapy for Heart Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Heart transplantation is the standard of therapy for patients with end-stage heart disease. Since the first human-to-human heart transplantation, performed in 1967, advances in organ donation, surgical techniques, organ preservation, perioperative care, immunologic risk assessment, immunosuppression agents, monitoring of graft function and surveillance of long-term complications have drastically increased recipient survival. However, there are yet many challenges in the modern era of heart transplantation in which immunosuppression may play a key role in further advances in the field. A fine-tuning of immune modulation to prevent graft rejection while avoiding side effects from over immunosuppression has been the vital goal of basic and clinical research. Individualization of drug choices and strategies, taking into account the recipient's clinical characteristics, underlying heart failure diagnosis, immunologic risk and comorbidities seem to be the ideal approaches to improve post-transplant morbidity and survival while preventing both rejection and complications of immunosuppression. The aim of the present review is to provide a practical, comprehensive overview of contemporary immunosuppression in heart transplantation. Clinical evidence for immunosuppressive drugs is reviewed and practical approaches are provided. Cardiac allograft rejection classification and up-to-date management are summarized. Expanding therapies, such as photophoresis, are outlined. Drug-to-drug interactions of immunosuppressive agents focused on cardiovascular medications are summarized. Special situations involving heart transplantation such as sarcoidosis, Chagas diseases and pediatric immunosuppression are also reviewed. The evolution of phamacogenomics to individualize immunosuppressive therapy is described. Finally, future perspectives in the field of immunosuppression in heart transplantation are highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».