Risk Factors and Outcomes for the Development of Malignancy in Lung and Heart‐Lung Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many factors may limit survival from lung and heartlung transplantation, including malignancy. OBJECTIVE: To investigate factors associated with the development of malignancy following transplantation and its effect on survival by retrospectively reviewing a population of lung transplant recipients. METHODS: Data from 342 consecutive lung transplant patients were collected. Results were analyzed by fitting variables into a multivariate logistic regression model predicting the development of post-transplant malignancies. Covariates were selected based on crude associations that reached a level of significance at P ≤ 0.10. Length of survival was analyzed using the Kaplan-Meier method. RESULTS: Fifty-eight subjects developed post-transplant malignancies, which were the cause of death of 14 patients. Twenty-one patients had a pretransplant malignancy, of whom six developed a malignancy posttransplant--of these, two were fatal recurrences. No risk factors were significantly associated with all forms of post-transplant malignancy. When adjusted for age at transplantation and donor smoking history, Epstein-Barr virus seropositivity at the time of transplant was significantly associated with a reduced risk of a post-transplant lymphoproliferative disorder (OR 0.17; 95% CI 0.05 to 0.59). The median survival time in individuals without a post-transplant malignancy was significantly shorter than in those with a post-transplant malignancy (P = 0.018 Wilcoxon [Breslow]). This may be secondary to the length of time required to develop malignancy and the fact that not all malignancies that developed were fatal. The median time to develop malignancy was greater than two years. In addition, the 14 patients who died as a result of their malignancy had a significantly shorter survival time than the 44 who died because of nonmalignant causes (P < 0.001). CONCLUSIONS: Malignancy was not associated with an overall decrease in survival time when compared with those who did not develop a malignancy. Risk factors specific for the development of malignancies remain difficult to specify.
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 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 ».