Influence of polymorphisms in the vascular endothelial growth factor gene on allograft rejection after kidney transplantation: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reported associations of allograft rejection in kidney transplant patients with VEGF single nucleotide polymorphisms (SNPs) have been inconsistent between studies, which prompted a meta-analysis to obtain more precise estimates. Methods: Using the PICO elements, kidney transplant patients (P) were compared by genotype data between rejectors (I) and non-rejectors (C) in order to determine the risk of allograft rejection (O) attributed to the VEGF SNPs. Literature search of four databases yielded seven articles. To calculate risks for allograft rejection, four SNPs were examined. Using the allele-genotype model we compared the variant ( var ) with the wild-type ( wt ) and heterozygous ( var - wt ) alleles. Meta-analysis treatments included outlier and subgroup analyses, the latter was based on ethnicity (Indians/Caucasians) and rejection type (acute/chronic). Multiple comparisons were corrected with the Bonferroni test. Results: Five highly significant outcomes (P a < 0.01) survived Bonferroni correction, one of which showed reduced risk for the var allele (OR 0.61, 95% CI 0.45-0.82). The remaining four indicated increased risk for the wt allele where the chronic rejection (OR 2.10, 95% CI 1.36-3.24) and Indian (OR 1.44, 95% CI 1.13-1.84) subgroups were accorded susceptibility status. Conclusions: Risk associations for renal allograft rejection were increased and reduced on account of the wt and var alleles, respectively. These findings could render the VEGF polymorphisms useful in the clinical genetics of kidney transplantation.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».