A rational approach to guide cost-effective de novo donor-specific antibody surveillance with tacrolimus immunosuppression
Notice bibliographique
Résumé
De novo donor-specific antibody (dnDSA) after renal transplantation has been shown to correlate with antibody-mediated rejection and allograft loss. However, the lack of proven interventions and the time and cost associated with annual screening for dnDSA are difficult to justify for all recipients. We studied a well-characterized consecutive cohort (n = 949) with over 15 years of prospective dnDSA surveillance to identify risk factors that would help institute a resource-responsible surveillance strategy. Younger recipient age and HLA-DR/DQ molecular mismatch were independent predictors of dnDSA development. Combining both risk factors into recipient age molecular mismatch categories, we found that 52% of recipients could be categorized as low-risk for dnDSA development (median subclinical dnDSA-free survival at 5 and 10 years, 98% and 97%, respectively). After adjustment, multivariate correlates of dnDSA development included tacrolimus versus cyclosporin maintenance immunosuppression (hazard ratio [HR], 0.37; 95% CI, 0.2-0.6; P < .0001) and recipient age molecular mismatch category: intermediate versus low (HR, 2.48; 95% CI, 1.5-4.2; P = .0007), high versus intermediate (HR, 2.56; 95% CI, 1.6-4.2; P = .0002), and high versus low (HR, 6.36; 95% CI, 3.7-10.8; P < .00001). When combined, recipient age and HLA-DR/DQ molecular mismatch provide a novel data-driven approach to reduce testing by >50% while selecting those most likely to benefit from dnDSA surveillance.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».