The Interplay Between Human Leukocyte Antigen Antibody Profile and COVID-19 Vaccination in Waitlisted Renal Transplant Patients
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Mass COVID-19 vaccination is mandated in vulnerable populations in our renal transplant waitlist cohort. However, the anti-human leukocyte antigen (anti-HLA) profile after COVID-19 vaccination is controversial, and the side effects are yet to be discerned. OBJECTIVE.—: To evaluate the status of HLA antibodies in waitlisted renal transplant patients before and 3 weeks after each vaccination and if comorbidities are associated with the HLA antibody profile. DESIGN.—: A total of 59 waitlisted kidney transplant patients were included in this study. The anti-HLA antibodies were analyzed before and 6 months after their last COVID-19 vaccination. The mean fluorescence intensity change in the anti-HLA antibody levels was used to classify patients into 3 groups: high inducers, low inducers, and noninducers. RESULTS.—: There were significant HLA antibody profile changes after COVID-19 vaccination, showing 21 antibodies generated against HLA class I antigens and 7 against HLA class II antigens to their baseline. Compared with the noninducers, the high and low inducers showed a higher prevalence of COVID-19 infection, COVID-19 vaccine type, and background hypertension history. CONCLUSIONS.—: Our data suggest that COVID-19 vaccination propagates anti-HLA class I and II antibodies for waitlisted renal transplant patients. The clinical significance of these antibodies needs further study. Furthermore, comorbidities, such as history of COVID-19 infection and hypertension, supplemented this effect. Anti-HLA antibody monitoring may be warranted in COVID-19 vaccinated, waitlisted renal transplant patients with a history of COVID-19 infection and/or hypertension.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».