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Enregistrement W4402801136 · doi:10.1097/01.tp.0001064316.25419.d4

221.6: Development of a calculated panel reactive antibody calculator for the United Arab Emirates.

2024· article· en· W4402801136 sur OpenAlexaboutno aff
Marion Alvares, Siddiq Anwar, Ayeda Al Mahri, Al Yazia Al Qubaisi, Zain Al Yafei, Amar Hassan Khamis, Ali Al Obaidli, Muhammad Zaman, Mohamed Al Seiari, Gehad ElGhazali

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalculatorPanel reactive antibodyAntibodyMedicineAncient historyImmunologyHistoryComputer scienceAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calculated panel reactive antibody (CPRA) is used to help increase sensitized patient’s access to transplantation. United Arab Emirates (UAE) has a diverse resident population hence we developed a UAE–CPRA calculator based on HLA antigen frequencies of the different ethnic groups that represent the UAE population. HLA antigen frequencies at serological split antigen level for HLA-A, -B, -C, -DRB1 and -DQB1 of 1002 healthy unrelated donors were performed. We subsequently compared the performance of the UAE CPRA calculator with the Organ Procurement and Transplantation Network (OPTN) and the Canadian CPRA calculators in 110 Kidney Transplant waitlist patients from January 2016 to December 2018. Lin’s concordance correlation coefficient showed a moderate agreement between the UAE and OPTN calculator (Rc = 0.949, 95% CI 0.929–0.963) and the UAE and Canadian calculators (Rc = 0.952, 95% CI 0.932–0.965). While there continued to be a moderate agreement (Rc = 0.937, UAE versus OPTN calculator) in the lower sensitized group, a poor agreement (Rc = 0.555, UAE versus OPTN calculator) was observed in the higher sensitized group. In this study, we provide a template for countries to develop their own population-specific CPRA calculator. Implementation of the CPRA algorithm based on HLA frequencies of the multi-ethnic UAE population will be more fitting to increase access to transplantation and improve transplant outcomes. Our study demonstrates that the CPRA calculators developed using the data from the western population had poor correlation in our higher sensitized patients disadvantaging them in potential organ allocations systems. We plan to further refine this calculator by using high resolution HLA typing to address the problem of a genetically diverse population.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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