Risk factors for late‐onset cytomegalovirus disease in donor seropositive/recipient seronegative kidney transplant recipients who receive antiviral prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cytomegalovirus (CMV) disease occurs frequently after cessation of antiviral prophylaxis in CMV-seronegative kidney transplant recipients from seropositive donors (D+R-), and the risk factors are incompletely defined. METHOD: We retrospectively assessed the incidence, clinical features, and risk factors for CMV disease in a cohort of D+R- kidney transplant recipients who received antiviral prophylaxis at a single US transplant center using descriptive statistics and Cox proportional hazards models. RESULTS: CMV disease developed in 29 of 113 (26%) D+R- patients at a median of 185 days (interquartile range 116-231 days) post transplant, including CMV syndrome (66%) and tissue invasive disease (34%). The incidence of CMV disease was higher in patients who underwent re-transplantation (57% vs. 24%) and this factor was independently associated with a higher risk of CMV disease in multivariable analysis (hazard ratio, 4.02; 95% confidence interval, 1.3-13; P = 0.016). Other demographic and transplant variables were not independently associated with a risk of late-onset CMV disease. CONCLUSIONS: Despite a comprehensive analysis of patient and transplant variables, only re-transplantation was identified as a risk factor for CMV disease in D+R- kidney transplant recipients who received antiviral prophylaxis, but had limited clinical predictive value. The development of novel laboratory markers to identify patients at greatest risk for CMV disease should be a priority for future studies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».