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Enregistrement W4411118674 · doi:10.1159/000546870

Mini Review Banff 2022 Updated Classification of Renal Allograft Pathology

2025· review· en· W4411118674 sur OpenAlexaboutno aff
Tomokazu Shimizu, Toshihito Hirai, Kohei Unagam, Toshio Takagi, Hideki Ishida

Notice bibliographique

Revue˜The œNephron journals/Nephron journals · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritubular capillariesInternal medicineKidney transplantationFibrosisAntibodyKidneyPathologyCardiologyGastroenterologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The 16th Banff Meeting for Allograft Pathology was held in Banff, Canada from September 19 to 23, 2022. The results were published in the American Journal of Transplantation in March this year as "The Banff 2022 Kidney Meeting Report: Reappraisal of Microvascular Inflammation and the Role of Biopsy-Based Transcript Diagnostics." SUMMARY: The changes in the Banff 2022 classification (Banff 2022) have four distinct features. The first was the modification of antibody-mediated rejection (AMR). The key points are microvascular inflammation/injury (MVI); the presence or absence of C4d deposition in the peritubular capillaries; and the presence or absence of donor-specific antibodies (DSAs). Even if the MVI is above the threshold, if C4d and DSA are negative, it is not classified as AMR but as "MVI, DSA-negative, and C4d-negative." Furthermore, if MVI is below the threshold, C4d is negative but DSA is positive, the patient is classified under "probable AMR." Second, patients with acute tubular injury (ATI) without other obvious causes such as ischemia are excluded from AMR. Third, the Banff cv score for "arterial intimal fibrosis of new onset" (AIFNO) is excluded from AMR when used alone. Fourth, non-human leukocyte antigen (HLA) antibodies, except for anti-blood group antibodies in ABO-incompatible kidney transplants, were excluded from DSA and included in the diagnostic criteria for AMR. KEY MESSAGES: The changes in Banff 2022 are as follows: implementation of new terminology, such as MVI, DSA-negative, and C4d-negative and probable AMR, ATI, and AIFNO are excluded from AMR, and non-HLA antibodies are excluded from DSA.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,013

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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