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Enregistrement W3135296769 · doi:10.1093/jcag/gwab002.205

A207 DE NOVO DONOR-SPECIFIC ANTIBODY FORMATION IN LIVER TRANSPLANTS: RISK FACTORS FOR DEVELOPMENT AND IMPACT ON GRAFT SURVIVAL.

2021· article· en· W3135296769 sur OpenAlexaffabout
C Wang, Aldo J. Montaño‐Loza, Patricia Campbell, Vincent G. Bain

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver transplantationTransplantationCohortDonor specific antibodiesHazard ratioProportional hazards modelInternal medicineAntibodyGastroenterologySurgeryImmunologyKidney transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Antibody mediated rejection (AMR) is an area of great importance in solid organ transplantation. Donor-specific antibodies (DSA) have emerged as relevant biomarkers in predicting graft function and survival. DSA detected post-transplant may either be preformed or de novo and emerging evidence suggests de novo DSA, in particular, is associated with inferior graft outcomes. In contrast to the clear role that AMR plays in renal and thoracic organ transplantation, its importance in liver transplants remains controversial. Aims The aim of this study was to determine the risk factors associated with de novo DSA formation and to evaluate its role in determining clinical outcomes after liver transplantation. Methods This single-center retrospective study compiled data on liver transplants performed between 2005 and 2019 in Edmonton, Canada. Data collected from medical charts included gender, age at transplant, reason for transplant, and immunosuppressive regimens, among several others. The presence of DSA was determined by single antigen flow beads until 2009 and by Luminex thereafter. Potential predictors of DSA formation were evaluated using Cox proportional hazard models. Graft survival estimates were obtained using the Kaplan-Meier method and comparisons between patient groups were conducted using the log-rank test. Results Between 2005–2019, 131 patients had measurements of DSA both before and after liver transplantation. In this cohort, 17 patients (13%) tested negative on DSA screening before transplant but developed new antibodies against either Class I or Class II molecules post-transplant. Risk factor analysis revealed transplants performed in the setting of autoimmune liver disease (PSC, PBC, and autoimmune hepatitis) had higher risks of developing de novo DSA post-transplant (p=0.002. See Table 1). Graft survival probability at 5- and 10-years was 72% and 61% in those with de novo DSA formation, compared to 93% and 89% in patients without de novo DSA formation (p=0.04. See Figure 1). Overall patient survival was similar between the two groups. Conclusions In this single-center study, a transplant done in the setting of autoimmune liver disease had a higher risk of de novo DSA formation. Furthermore, de novo DSA formation lead to a decreased graft survival time in liver transplant patients but overall patient survival was not significantly decreased. A standard approach to DSA monitoring, especially in high risk populations, is required to better understand its prevalence and impact in liver transplantation. Funding Agencies None

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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