Hypothermic Perfusion Modifies the Association Between Anti-LG3 Antibodies and Delayed Graft Function in Kidney Recipients
Notice bibliographique
Résumé
We previously reported associations between autoantibodies to the LG3 fragment of perlecan, anti-LG3, and a higher risk of delayed graft function (DGF) in kidney transplant recipients. Here, we aimed to determine whether some factors that modulate ischemia-reperfusion injury (IRI) can modify this association. We performed a retrospective cohort study in kidney transplant recipients in 2 university-affiliated centers. In 687 patients, we show that high pre-transplant anti-LG3 are associated with DGF when the kidney is transported on ice (odds ratio (OR): 1.75, 95% confidence interval 1.02-3.00), but not when placed on hypothermic perfusion pump (OR: 0.78, 95% CI 0.43-1.37). In patients with DGF, high pre-transplant anti-LG3 are associated with a higher risk of graft failure (subdistribution hazard ratio (SHR): 4.07, 95% CI: 1.80, 9.22), while this was not the case in patients with immediate graft function (SHR: 0.50, 95% CI 0.19, 1.29). High anti-LG3 levels are associated with a higher risk of DGF in kidneys exposed to cold storage, but not when hypothermic pump perfusion is used. High anti-LG3 are also associated with a higher risk of graft failure in patients who experience DGF, a clinical manifestation of severe IRI.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».