Evaluation of the Iranian panel reactive antibody calculator and potential usefulness: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: There are several cPRA websites based on large enough samples in Eurotransplant, the United Network for Organ Sharing (UNOS), and the Canadian Transplant Registry (CTR). On the other hand, those calculators can differ based on the ethnicity to which they are applied. We developed the Iranian PRA calculator and compared it with UNOS and CTR calculators. METHODS: The allele and haplotype frequencies of the Iranian donor pool were estimated using the HLA typing of 523 deceased Iranian kidney donors. The Organ Procurement and Transplantation Network formula was used to generate cPRA (cPRA frequency). We also used a computer script to compare the undesirable antigens of patients with the human leukocyte antigen (HLA) phenotype of donors (cPRA filtering). A total of 100 anti-HLA antibody profiles were determined in 100 sensitized individuals on the waiting list, and cPRA was estimated using various PRA calculators. RESULTS: Variable allelic frequencies were obtained from population heterogeneity in each calculator's donor panel. However, no significant changes in cPRA were identified between the Iranian calculator, UNOS, and the Canadian online calculators. Lin's concordance correlation coefficient of .98 showed that cPRA (freq) and cPRA (filter) values had almost perfect agreement. INTERPRETATION AND CONCLUSION: The cPRA values from the Iranian calculator are comparable to those from UNOS and CTR calculators. The donor filtering method was more useful because of factors like cost and flexibility. It also makes it easier to update cPRA on a regular basis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».