Transition of Renal Patients Using AlloSure Into Community Kidney Care (TRACK): Protocol for Long-Term Allograft Surveillance in Renal Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with end-stage kidney disease require complex and expensive medical management. Kidney transplantation remains the treatment of choice for end-stage kidney disease and is considered superior to all other modalities of renal replacement therapy or dialysis. However, access to kidney transplant is limited by critical supply and demand, making it extremely important to ensure longevity of transplanted kidneys. This is prevented through lifelong immunosuppression, with caution not to overly suppress the immune system, resulting in toxicity and harm. Transition of care to community nephrologists after initial kidney transplantation and monitoring at a transplant center is an important process to ensure delivery of effective and patient-centric care closer to home. Once transplanted, laborious surveillance of the immune system and monitoring for potential rejection and injury are undertaken through an armamentarium of screening modalities. Posttransplant surveillance for kidney function and injury remains key to follow-up care. While kidney function, quantified by estimated glomerular filtration rate and serum creatinine, and kidney injury, measured by proteinuria and hematuria, are standard biomarkers used to monitor injury and rejection posttransplant, they have recently been demonstrated to be inferior in performance to that of AlloSure (CareDx Inc, Brisbane, CA) circulating donor-derived, cell-free DNA (dd-cfDNA). OBJECTIVE: The outcomes and methods of monitoring renal transplant recipients posttransplant have remained stagnant over the past 15 years. The aim of this study is to consider intensive surveillance using AlloSure dd-cfDNA in an actively managed protocol, assessing whether it increases long-term allograft survival in kidney transplant recipients compared with current standard clinical care in community nephrology. METHODS: The study protocol will acquire data from a phase IV observational trial to assess a cohort of renal transplant patients managed using AlloSure dd-cfDNA and patient care managers versus 1000 propensity-matched historic controls using United Network for Organ Sharing U.S. Scientific Registry of Transplant Recipients data. Data will be managed in a centralized electronic data server. The primary outcome will be superior allograft survival, as a composite of return to dialysis, retransplant, death due to allograft failure, and death with a functional graft (infection, malignancy, and cardiovascular death). The secondary endpoints will assess improved kidney function through decline in estimated glomerular filtration rate and immune activity through development of donor-specific antibodies. RESULTS: The total sample is anticipated to be 3500 (2500 patients managed with AlloSure dd-cfDNA and 1000 propensity-matched controls). Active enrollment began in November 2020. CONCLUSIONS: Based on a significant literature base, we believe implementing the surveillance of dd-cfDNA in the kidney transplant population will have a positive impact on graft survival. Through early identification of rejection and facilitating timely intervention, prolongation of allograft survival versus those not managed by dd-cfDNA surveillance protocol should be superior. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/25941.
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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».