Primary Graft Dysfunction Is Associated With Development of Early Cardiac Allograft Vasculopathy, but Not Other Immune-mediated Complications, After Heart Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated associations between primary graft dysfunction (PGD) and development of acute cellular rejection (ACR), de novo donor-specific antibodies (DSAs), and cardiac allograft vasculopathy (CAV) after heart transplantation (HT). METHODS: A total of 381 consecutive adult HT patients from January 2015 to July 2020 at a single center were retrospectively analyzed. The primary outcome was incidence of treated ACR (International Society for Heart and Lung Transplantation grade 2R or 3R) and de novo DSA (mean fluorescence intensity >500) within 1 y post-HT. Secondary outcomes included median gene expression profiling score and donor-derived cell-free DNA level within 1 y and incidence of cardiac allograft vasculopathy (CAV) within 3 y post-HT. RESULTS: When adjusted for death as a competing risk, the estimated cumulative incidence of ACR (PGD 0.13 versus no PGD 0.21; P = 0.28), median gene expression profiling score (30 [interquartile range, 25-32] versus 30 [interquartile range, 25-33]; P = 0.34), and median donor-derived cell-free DNA levels was similar in patients with and without PGD. After adjusting for death as a competing risk, estimated cumulative incidence of de novo DSA within 1 y post-HT in patients with PGD was similar to those without PGD (0.29 versus 0.26; P = 0.10) with a similar DSA profile based on HLA loci. There was increased incidence of CAV in patients with PGD compared with patients without PGD (52.6% versus 24.8%; P = 0.01) within the first 3 y post-HT. CONCLUSIONS: During the first year after HT, patients with PGD had a similar incidence of ACR and development of de novo DSA, but a higher incidence of CAV when compared with patients without PGD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».