Late-onset cytomegalovirus disease in patients with solid organ transplant
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To review existing data regarding late cytomegalovirus disease occurring after antiviral prophylaxis. RECENT FINDINGS: There is a continued debate as to the respective merits of the preemptive and the prophylactic approach to prevent cytomegalovirus disease after transplantation. Arguably, by allowing some infection, the preemptive approach helps build immunity in contrast to prophylaxis, explaining the occurrence of late cytomegalovirus disease in the latter approach. No study comparing directly both approaches is large enough to definitely determine whether the preemptive approach leads to a faster development of immune response protective from late disease nor whether late disease is clinically different after prophylaxis compared to early cytomegalovirus diseases. While risk factors for late cytomegalovirus disease all point to a delay in mounting immune responses, there are no identified markers that would help predict the risk for late disease at the time of prophylaxis discontinuation. Various approaches to prevent late cytomegalovirus disease have been developed: prolonged prophylaxis, microbiological surveillance and preemptive treatment after prophylaxis discontinuation. Considering the identifying risk factors for late disease, it would also make sense to envision vaccinating cytomegalovirus-seronegative recipients. SUMMARY: The best approach to prevent or manage late cytomegalovirus disease associated with cytomegalovirus prophylaxis remains to be defined.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».