Clinical relevance of HLA-DQ eplet mismatch and maintenance immunosuppression with risk of allosensitization after kidney transplant failure
Notice bibliographique
Résumé
The optimal immunosuppression management in patients with a failed kidney transplant remains uncertain. This study analyzed the association of class II HLA eplet mismatches and maintenance immunosuppression with allosensitization after graft failure in a well characterized cohort of 21 patients who failed a first kidney transplant. A clinically meaningful increase in cPRA in this study was defined as the cPRA that resulted in 50% reduction in the compatible donor pool measured from the time of transplant failure until the time of repeat transplantation, death, or end of study. The median cPRA at the time of failure was 12.13% (interquartile ranges = 0.00%, 83.72%) which increased to 62.76% (IQR = 4.34%, 99.18%) during the median follow-up of 27 (IQR = 18, 39) months. High HLA-DQ eplet mismatches were significantly associated with an increased risk of developing a clinically meaningful increase in cPRA (p = 0.02) and de novo DQ donor-specific antibody against the failed allograft (p = 0.02). We did not observe these associations in patients with high HLA-DR eplet mismatches. Most of the patients (88%) with a clinically meaningful increase in cPRA had both a high DQ eplet mismatch and a reduction in their immunosuppression, suggesting the association is modified by immunosuppression. The findings suggest HLA-DQ eplet mismatch analysis may serve as a useful tool to guide future clinical studies and trials which assess the management of immunosuppression in transplant failure patients who are repeat transplant candidates.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».