221.5: Advancing renal transplant patient care: Unveiling eplet mismatch thresholds for precise risk assessment and prognosis.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Enhancing renal transplant patient care necessitates a comprehensive understanding of immunological compatibility between donors and recipients. Traditional antigen-matching methods have limitations in accurately predicting rejection risk and graft survival. However, recent advancements in high-resolution HLA epitope analysis offer a promising avenue for precise risk assessment. Methods: In this study, we delved into the Brazilian Eplet registry database to investigate the intricate relationship between eplet mismatches and donor-specific antibody (DSA) formation in 626 renal transplant patients. Leveraging high-resolution HLA data obtained through sequencing or predictive algorithms, we meticulously examined eplet mismatch thresholds at various HLA loci. Results: Our analysis uncovered a notable prevalence of DSA formation against HLA-DQ Z(60 patients), alongside a diverse spectrum of eplet mismatch loads across the patient cohort. Significantly, we identified eplet mismatch cut-offs at HLA-A, B, C, and DQ loci associated with increased DSA formation risk (15, 11, 9, 9, p<0.05). Survival analysis further underscored the clinical relevance of these thresholds, highlighting marked differences in DSA-free survival among risk-stratified groups (P<0.01). Conclusion: Eplet mismatch thresholds offer a refined approach to risk assessment post-transplant, surpassing the limitations of conventional antigen matching. Integration of these thresholds into clinical practice holds immense potential for tailoring transplant management strategies and providing patients with accurate prognoses. This study marks a significant advancement in renal transplant care, poised to transform patient outcomes and elevate standards of post-transplant management.
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 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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».