Prognosis and Risks for Probable Chronic Lung Allograft Dysfunction: A Prospective Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Chronic lung allograft dysfunction (CLAD) hinders lung transplant success. A 2019 consensus refined CLAD diagnosis, introducing probable or definite CLAD based on persistence of lung function decline. Outcomes and risks for probable CLAD remain uncertain. Objectives We sought to determine the prognosis and clinical risks for probable CLAD in a prospective multicenter cohort. Methods Clinical Trials in Organ Transplantation–20 included 745 CLAD-eligible adult lung recipients at five centers and applied rigorous methods to prospectively adjudicate probable CLAD. The impact of probable CLAD on graft loss was determined using a Cox model that considered CLAD as a time-dependent covariate. Regularized Cox modeling with least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) penalty was used to evaluate donor or recipient characteristics and the occurrence and timing of posttransplant events as probable CLAD risks. Similar analyses were performed for definite CLAD. Measurements and Main Results Probable CLAD occurred in 29.7% of patients at 3 years posttransplant and conferred a marked increase in risk for graft loss (unadjusted hazard ratio = 4.38, P < 0.001). Most patients (80%) with probable CLAD progressed to definite CLAD. Cytomegalovirus infection and, specifically, late presence (>90 d posttransplant) of donor-specific alloantibodies, acute rejection, acute lung injury, or organizing pneumonia contributed the greatest independent information about probable CLAD risk. Definite CLAD risks were similar. Conclusions Probable CLAD identifies patients at high risk for graft loss, supporting prospective identification of this condition for early initiation of CLAD-directed interventions. More effective strategies to prevent posttransplant cytomegalovirus, inhibit allospecific immunity, and reduce tissue injury are needed to reduce probable CLAD and improve lung recipient survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».