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Enregistrement W4388002801 · doi:10.1016/j.ajt.2023.10.016

The Banff 2022 Kidney Meeting Report: Reappraisal of microvascular inflammation and the role of biopsy-based transcript diagnostics

2023· article· en· W4388002801 sur OpenAlexaffabout
Maarten Naesens, Candice Roufosse, Mark Haas, Carmen Lefaucheur, Roslyn B. Mannon, Benjamin Adam, Olivier Aubert, Georg A. Böhmig, Jasper Callemeyn, Marian C. Clahsen‐van Groningen, Lynn D. Cornell, Anthony J. Demetris, Cinthia B. Drachenberg, Gunilla Einecke, Agnes B. Fogo, Ian W. Gibson, Philip F. Halloran, Luis Hidalgo, Catherine Horsfield, Edmund Huang, Željko Kikić, Nicolas Kozakowski, Brian J. Nankivell, Marion Rabant, Parmjeet Randhawa, Leonardo V. Riella, Ruth Sapir‐Pichhadze, Carrie A. Schinstock, Kim Solez, Anat R. Tambur, Olivier Thaunat, Chris Wiebe, Dina Zielinski, Robert B. Colvin, Alexandre Loupy, Michael Mengel

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityHeritage Medical Research ClinicUniversity of ManitobaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAction Medical ResearchCareDxCSL BehringAllegheny Technologies Incorporated
Mots-clésMedicineBiopsyContext (archaeology)PathologyInflammationInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The XVI-th Banff Meeting for Allograft Pathology was held at Banff, Alberta, Canada, from 19th to 23rd September 2022, as a joint meeting with the Canadian Society of Transplantation. To mark the 30th anniversary of the first Banff Classification, premeeting discussions were held on the past, present, and future of the Banff Classification. This report is a summary of the meeting highlights that were most important in terms of their effect on the Classification, including discussions around microvascular inflammation and biopsy-based transcript analysis for diagnosis. In a postmeeting survey, agreement was reached on the delineation of the following phenotypes: (1) "Probable antibody-mediated rejection (AMR)," which represents donor-specific antibodies (DSA)-positive cases with some histologic features of AMR but below current thresholds for a definitive AMR diagnosis; and (2) "Microvascular inflammation, DSA-negative and C4d-negative," a phenotype of unclear cause requiring further study, which represents cases with microvascular inflammation not explained by DSA. Although biopsy-based transcript diagnostics are considered promising and remain an integral part of the Banff Classification (limited to diagnosis of AMR), further work needs to be done to agree on the exact classifiers, thresholds, and clinical context of use.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations249
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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