Clinical recommendations for posttransplant assessment of anti–HLA (Human Leukocyte Antigen) donor-specific antibodies: A Sensitization in Transplantation: Assessment of Risk consensus document
Notice bibliographique
Résumé
Although anti-HLA (Human Leukocyte Antigen) donor-specific antibodies (DSAs) are commonly measured in clinical practice and their relationship with transplant outcome is well established, clinical recommendations for anti-HLA antibody assessment are sparse. Supported by a careful and critical review of the current literature performed by the Sensitization in Transplantation: Assessment of Risk 2022 working group, this consensus report provides clinical practice recommendations in kidney, heart, lung, and liver transplantation based on expert assessment of quality and strength of evidence. The recommendations address 3 major clinical problems in transplantation and include guidance regarding posttransplant DSA assessment and application to diagnostics, prognostics, and therapeutics: (1) the clinical implications of positive posttransplant DSA detection according to DSA status (ie, preformed or de novo), (2) the relevance of posttransplant DSA assessment for precision diagnosis of antibody-mediated rejection and for treatment management, and (3) the relevance of posttransplant DSA for allograft prognosis and risk stratification. This consensus report also highlights gaps in current knowledge and provides directions for clinical investigations and trials in the future that will further refine the clinical utility of posttransplant DSA assessment, leading to improved transplant management and patient care.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».