Combining donor derived cell free DNA and gene expression profiling for non‐invasive surveillance after heart transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Donor-derived cell free DNA (dd-cfDNA) and gene expression profiling (GEP) offer noninvasive alternatives to rejection surveillance after heart transplantation; however, there is little evidence on the paired use of GEP and dd-cfDNA for rejection surveillance. METHODS: A single center, retrospective analysis of adult heart transplant recipients. A GEP cohort, transplanted from January 1, 2015 through December 31, 2017 and eligible for rejection surveillance with GEP was compared to a paired testing cohort, transplanted July 1, 2018 through June 30, 2020, with surveillance from both dd-cfDNA and GEP. The primary outcomes were survival and rejection-free survival at 1 year post-transplant. RESULTS: In total 159 patients were included, 95 in the GEP and 64 in the paired testing group. There were no differences in baseline characteristics, except for less use of induction in the paired testing group (65.6%) compared to the GEP group (98.9%), P < .01. At 1-year, there were no differences between the paired testing and GEP groups in survival (98.4% vs. 94.7%, P = .23) or rejection-free survival (81.3% vs. 73.7% P = .28). CONCLUSIONS: Compared to post-transplant rejection surveillance with GEP alone, pairing dd-cfDNA and GEP testing was associated with similar survival and rejection-free survival at 1 year while requiring significantly fewer biopsies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».