Donor-derived cell-free DNA significantly improves rejection yield in kidney transplant biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Donor-derived cell-free DNA (dd-cfDNA) is a biomarker that enables the early detection of immune-mediated graft injury. This study evaluated the clinical utility of dd-cfDNA in predicting the presence of biopsy-proven rejection (BPAR). We analyzed 1070 biopsies from 1743 kidney transplant recipients enrolled in the prospective, multicenter Kidney Allograft Outcomes AlloSure Registry. Biopsies were grouped into surveillance or for-cause groups and stratified by dd-cfDNA status: elevated, nonelevated, or not tested. Rejection yield was significantly higher when dd-cfDNA was elevated: 39% vs 7% in the surveillance group and 47% vs 12% in the for-cause group (P < .0001). Biopsies with elevated dd-cfDNA and rejection diagnoses more frequently demonstrated antibody-mediated rejection and mixed rejection, whereas biopsies performed with nonelevated dd-cfDNA most often showed no rejection, borderline, or T cell-mediated rejection 1A. The area under the receiving operating characteristic curve for BPAR detection was 0.789. These findings demonstrate that dd-cfDNA levels can improve the pretest probability of BPAR in both surveillance and for-cause settings. Therefore, dd-cfDNA can optimize biopsy utilization by identifying kidney transplant patients who are most likely to have histologic rejection.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».