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Enregistrement W4360600818 · doi:10.1097/tp.0000000000004554

Multicenter Validation of a Urine CXCL10 Assay for Noninvasive Monitoring of Renal Transplants

2023· article· en· W4360600818 sur OpenAlexaff
Julie Ho, Stefan Schaub, Annette M. Jackson, Robert Balshaw, Robert Carroll, Sylvia Cun, Sacha A. De Serres, Daniel Fantus, Joëlle Handschin, Gideon Hönger, Anthony M. Jevnikar, Marc Kleiser, Jar-How Lee, Yan Li, Peter Nickerson, Rui Pei, Denise Pochinco, Remi Shih, Michael Trinh, Jason Wang, Julie Nguyen, Stuart J. Knechtle

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesWestern UniversityUniversité LavalUniversity of ManitobaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrineMedicineUrologyMulticenter studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Urine CXCL10 (C-X-C motif chemokine ligand 10, interferon gamma-induced protein 10 [IP10]) outperforms standard-of-care monitoring for detecting subclinical and early clinical T-cell-mediated rejection (TCMR) and may advance TCMR therapy development through biomarker-enriched trials. The goal was to perform an international multicenter validation of a CXCL10 bead-based immunoassay (Luminex) for transplant surveillance and compare with an electrochemiluminescence-based (Meso Scale Discovery [MSD]) assay used in transplant trials. METHODS: Four laboratories participated in the Luminex assay development and evaluation. Urine CXCL10 was measured by Luminex and MSD in 2 independent adult kidney transplant trial cohorts (Basel and TMCT04). In an independent test and validation set, a linear mixed-effects model to predict (log 10 -transformed) MSD CXCL10 from Luminex CXCL10 was developed to determine the conversion between assays. Net reclassification was determined after mathematical conversion. RESULTS: The Luminex assay was precise, with an intra- and interassay coefficient of variation 8.1% and 9.3%; showed modest agreement between 4 laboratories (R 0.96 to 0.99, P < 0.001); and correlated with known CXCL10 in a single- (n = 100 urines, R 0.94 to 0.98, P < 0.001) and multicenter cohort (n = 468 urines, R 0.92, P < 0.001) but the 2 assays were not equivalent by Passing-Bablok regression. Linear mixed-effects modeling demonstrated an intercept of -0.490 and coefficient of 1.028, showing Luminex CXCL10 are slightly higher than MSD CXCL10, but the agreement is close to 1.0. After conversion of the biopsy thresholds, the decision to biopsy would be changed for only 6% (5/85) patients showing acceptable reclassification. CONCLUSIONS: These data demonstrate this urine CXCL10 Luminex immunoassay is robust, reproducible, and accurate, indicating it can be readily translated into clinical HLA laboratories for serial posttransplant surveillance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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