Consensus-based Recommendations on the Management of Immunosuppression After Squamous Cell Carcinoma Diagnosis in Kidney Transplant Recipients: An International Delphi Consensus Statement
Notice bibliographique
Résumé
Background: Posttransplant immunosuppression in kidney transplant recipients is associated with an increased risk of developing cutaneous squamous cell carcinoma (CSCC), contributing to significant morbidity and mortality. Various dermatological and immunosuppression modulation strategies have been identified that may reduce the risk of CSCC, both in primary and secondary prevention settings. Recent recommendations have provided consensus regarding dermatological approaches to prevent CSCC. Comparable transplant nephrology recommendations to guide immunosuppression modulation for CSCC prevention are currently lacking, leading to marked variation in practice. Methods: To address this knowledge gap, 46 international transplant nephrology experts participated in a 3-round Delphi survey to develop consensus recommendations for CSCC secondary prevention based on the actinic damage and skin cancer index stages of CSCC. Results: The panel of experts reached consensus to consider a change in immunosuppression after multiple low-risk invasive CSCC (stage 5a, 1/y >3 y) and encouraged collaboration with dermatology to optimize dermatologic preventative care after the first CSCC. There was also consensus to prioritize azathioprine modification where this is present in an immunosuppressive regimen. Conclusions: This study provides the first international consensus recommendations for management of immunosuppression in kidney transplant recipients at discrete stages of CSCC. Additional prospective studies are necessary to determine the optimal management of immunosuppression in this patient population. These recommendations have been endorsed by the Board of the American Society of Transplantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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 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 ».