Follow‐up biopsies identify high rates of persistent rejection in pediatric kidney transplant recipients after treatment of T cell‐mediated rejection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Incomplete resolution of T cell‐mediated rejection (TCMR) after treatment may not be detected with serum creatinine monitoring and is associated with donor‐specific antibodies and chronic rejection. We evaluate the utility of follow‐up biopsies (FUB) to identify and characterize rates of persistent TCMR after treatment in pediatric kidney transplant patients. Methods Patients from two pediatric transplant centers performing standard of care FUB at 1.5–2 months after treatment for TCMR were included. FUB were evaluated for extent of rejection resolution (complete vs. incomplete) and grade. Clinical data at time of FUB and later were reported, where available. Results Fifty‐eight patients underwent FUB, at mean of 1.7 months (SD 0.7) post‐index biopsy. Rejection grade on index biopsy was Banff borderline (≥i1t1 and p = .033). Incomplete resolution of rejection on FUB was re‐treated in 25 (78%) of cases. Change in eGFR from index to FUB did not differ between those with complete and incomplete resolution (5.7 ± 32.2 vs. 13.1 ± 51.3, p = .28) and was not a sensitive marker of identifying persistent rejection. Conclusions FUB were effective at detecting persistent rejection, which was common among pediatric transplant patients after standard TCMR treatment. Until more effective rejection treatments or sensitive biomarkers are available, FUB may be effectively utilized to identify patients with ongoing rejection who would benefit from further treatment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».