Rejection surveillance in pediatric heart transplant recipients: Critical reflection on the role of frequent and long‐term routine surveillance endomyocardial biopsies and comprehensive review of non‐invasive rejection screening tools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite significant medical advances in the field of pediatric heart transplantation (HT), acute rejection remains an important cause of morbidity and mortality. Endomyocardial biopsy (EMB) remains the gold-standard method for diagnosing rejection but is an invasive, expensive, and stressful process. Given the potential adverse consequences of rejection, routine post-transplant rejection surveillance protocols incorporating EMB are widely employed to detect asymptomatic rejection. Each center employs their own specific routine rejection surveillance protocol, with no consensus on the optimal approach and with high inter-center variability. The utility of high-frequency and long-term routine surveillance biopsies (RSB) in pediatric HT has been called into question. METHODS: Sources for this comprehensive review were primarily identified through searches in biomedical databases including MEDLINE and Embase. RESULTS: The available literature suggests that the diagnostic yield of RSB is low beyond the first year post-HT and that a reduction in RSB intensity from high-frequency to low-frequency can be done safely with no impact on early and mid-term survival. Though there are emerging non-invasive methods of detecting asymptomatic rejection, the evidence is not yet strong enough for any test to replace EMB. CONCLUSION: Overall, pediatric HT centers in North America should likely be doing fewer RSB than are currently performed. Risk factors for rejection should be considered when designing the optimal rejection surveillance strategy. Noninvasive testing including emerging biomarkers may have a complementary role to aid in safely reducing the need for RSB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».