Risk Factors for Voriconazole Hepatotoxicity at 12 Weeks in Lung Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Voriconazole is commonly used for prophylaxis and treatment of invasive aspergillosis in lung transplant recipients. However, the use of voriconazole may at times be limited by the development of hepatotoxicity. Our goal is to determine predictors of voriconazole-associated hepatotoxicity in lung transplant recipients. We conducted a single center retrospective cohort study of lung transplant recipients from 2006 to 2010 who received voriconazole therapy. We compared characteristics of patients who developed hepatotoxicity and those who did not. One hundred five lung transplant recipients received voriconazole. Hepatotoxicity occurred in 51% (54/105) of patients and lead to discontinuation in 34% (36/105). In univariate analysis, age less than 40 years, cystic fibrosis, use of azathioprine, history of liver disease and early initiation of voriconazole were associated with hepatotoxicity. In multivariable logistic regression analysis, perioperative initiation of voriconazole (within 30 days of transplantation) was independently associated with hepatotoxicity (OR 4.37, 95% CI: 1.53-12.43, p = 0.006). The five risk factors identified in the univariate analysis were used to build a K-nearest neighbor algorithm predictive model for hepatotoxicity. This model predicted hepatotoxicity with an accuracy of 70%. Voriconazole therapy initiated within the first 30 days of transplantation is associated with a greater risk of developing hepatotoxicity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».