The negative impact of T cell–mediated rejection on renal allograft survival in the modern era
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence and long-term impact of T cell-mediated rejection (TCMR) is poorly defined in the modern era of tacrolimus/mycophenolate-based maintenance therapy. This observational study evaluated 775 kidney transplant recipients with serial histology and correlated TCMR events with the risk of graft loss. After a ~30% incidence of a first Banff Borderline or greater TCMR detected on for-cause (17%) or surveillance (13%) biopsies, persistent (37.4%) or subsequent (26.3%) TCMR occurred in 64% of recipients on follow-up biopsies. Alloimmune risk categories based on the HLA-DR/DQ single molecule eplet molecular mismatch correlated with the number of TCMR events (p = .002) and Banff TCMR grade (p = .007). Both a first and second TCMR event correlated with death-censored and all-cause graft loss when adjusted for baseline covariates and other significant time-dependent covariates such as DGF and ABMR. Therefore, a substantial portion of kidney transplant recipients, especially those with intermediate and high HLA-DR/DQ molecular mismatch scores, remain under-immunosuppressed, which in turn identifies the need for novel agents that can more effectively prevent or treat TCMR.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».