Effectiveness of T cell–mediated rejection therapy: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of T cell–mediated rejection (TCMR) therapy for achieving histological remission remains undefined in patients on modern immunosuppression. We systematically identified, critically appraised, and summarized the incidence and histological outcomes after TCMR treatment in patients on tacrolimus (Tac) and mycophenolic acid (MPA). English-language publications were searched in MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), Cochrane Central (Ovid), CINAHL (EBSCO), and Clinicaltrials.gov (NLM) up to January 2021. Study quality was assessed with the National Institutes of Health Study Quality Tool. We pooled results using an inverse variance, random-effects model and report the binomial proportions with associated 95% confidence intervals (95% CI). Statistical heterogeneity was explored using the I2 statistic. From 2875 screened citations, we included 12 studies (1255 participants). Fifty-eight percent were good/high quality while the rest were moderate quality. Thirty-nine percent of patients (95% CI 0.26–0.53, I2 77%) had persistent ≥Banff Borderline TCMR 2–9 months after anti-rejection therapy. Pulse steroids and augmented maintenance immunosuppression were mainstays of therapy, but considerable practice heterogeneity was present. A high proportion of biopsy-proven rejection exists after treatment emphasizing the importance of histology to characterize remission. Anti-rejection therapy is foundational to transplant management but well-designed clinical trials in patients on Tac/MPA immunosuppression are lacking to define the optimal therapeutic approach.
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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 | 0,015 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».