Use and Outcomes of Induction Therapy in Well-Matched Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The optimal induction treatment in low-immune risk kidney transplant recipients is uncertain. We therefore investigated the use and outcomes of induction immunosuppression in a low-risk cohort of patients who were well matched with their donor at HLA-A, -B, -DR, -DQB1 on the basis of serologic typing. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Our study was an observational study of first adult kidney-only transplant recipients in the United States recorded by the Organ Procurement and Transplant Network. RESULTS: Among 2976 recipients, 57% were treated with T cell-depleting antibodies, 28% were treated with an IL-2 receptor antagonist, and 15% were treated without induction. There was no difference in allograft survival, death-censored graft survival, or death with function between patients treated with an IL-2 receptor antagonist and no induction therapy. In multivariable models, patients treated with T cell-depleting therapy had a similar risk of graft loss from any cause, including death (hazard ratio, 1.19; 95% confidence interval, 0.98 to 1.45), compared with patients treated with an IL-2 receptor antagonist or no induction. The findings were consistent in subgroup analyses of Black recipients, patients grouped by calculated panel reactive antibody, and donor source. The incidence of acute rejection at 1 year was low (≤5%) and did not vary between treatment groups. CONCLUSIONS: Use of induction therapy with T cell-depleting therapy or IL-2 receptor antagonists in first kidney transplant recipients who are well matched with their donor at the HLA-A, -B, -DR, -DQB1 gene loci is not associated with improved post-transplant outcomes.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».