The Risk, Prevention, and Outcome of Cytomegalovirus After Pediatric Lung Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A retrospective review of pediatric lung transplant recipients at 14 centers in North America and Europe was conducted to characterize the epidemiology and the risk factors for cytomegalovirus (CMV) and to explore the impact of preventative antiviral therapy. METHODS: Data were recorded for 1 year posttransplant. Associations between CMV and continuous and categorical risk factors were assessed using Wilcoxon rank sum and chi-square tests, respectively. Associations between time to CMV and risk factors or survival were assessed by multivariable Cox proportional hazards models. RESULTS: Within 12 months posttransplant, 172 of 577 subjects (29.8%) developed 218 CMV episodes (90 asymptomatic infection, 25 syndrome, and 103 disease). Forty-one subjects developed more than one episode of CMV. Donor or recipient CMV seropositivity was associated with increased risk of CMV episodes. Except for decreased prophylaxis in CMV D-/R- subjects, duration of prophylaxis did not vary by D/R serostatus. For CMV D+ subjects, not being on prophylaxis at the time of CMV episode increased the risk of CMV (D+/R+ hazard ratio 3.5, 95% confidence interval 1.4-8.4; D+/R- 1.9, 1.02-3.7). CMV was associated with increased mortality within the first posttransplant year among those with donor or recipient CMV seropositivity (hazard ratio 2.0: 95% confidence interval 1.1-3.6; P=0.024). CONCLUSIONS: CMV remains a serious complication after pediatric lung transplant, and the impact of prophylaxis is complex.
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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 ».