Natural Antibodies Are Associated With Rejection and Long-term Renal Allograft Loss in a Multicenter International Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Potentially harmful nonhuman leukocyte antigen antibodies have been identified in renal transplantation, including natural immunoglobulin G antibodies (Nabs) reactive to varied antigenic structures, including apoptotic cells. METHODS: In this retrospective, multicenter study, we assessed Nabs by reactivity to apoptotic cells in sera collected from 980 kidney transplant recipients across 4 centers to determine their association with graft outcomes. RESULTS: Elevated pretransplant Nabs were associated with graft loss (hazard ratio [HR] 2.71; 95% confidence interval [CI], 1.15-6.39; P = 0.0232), the composite endpoint of graft loss or severe graft dysfunction (HR 2.40; 95% CI, 1.13-5.10; P = 0.0232), and T cell-mediated rejection (odds ratio [OR] 1.77; 95% CI, 1.07-3.02; P = 0.0310). High pretransplant Nabs together with donor-specific antibodies (DSAs) were associated with increased risk of composite outcomes (HR 6.31; 95% CI, 1.81-22.0; P = 0.0039). In patients with high pretransplant Nabs, the subsequent development of posttransplant Nabs was associated with both T cell-mediated rejection (OR 3.64; 95% CI, 1.61-8.36; P = 0.0021) and mixed rejection (OR 3.10; 95% CI, 1.02-9.75; P = 0.0473). Finally, elevated pre- and posttransplant Nabs combined with DSAs were associated with increased risk of composite outcomes (HR 3.97; 95% CI, 1.51-10.43; P = 0.0052) and T cell-mediated rejection (OR 7.28; 95% CI, 2.16-25.96; P = 0.0016). CONCLUSIONS: The presence of pre- and posttransplant Nabs, together with DSAs, was associated with increased risk of poor graft outcomes and rejection after renal transplantation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».