Positive Cultures of Organ Preservation Fluid Predict Postoperative Infections in Solid Organ Transplantation Recipients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The significance of positive cultures of organ preservation fluid (OPF) in solid organ transplantation is not known. We sought to describe the microbiology and define the clinical impact of positive OPF cultures. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Tertiary care hospital. PATIENTS: A consecutive sample of all solid organ transplantations at our center between July 2006 and January 2009 was reviewed. A total of 331 allografts (185 kidneys, 104 livers, 31 pancreases, and 11 hearts) met the inclusion criterion of having OPF cultures taken from the transplanted allograft. METHODS: Organisms recovered from OPF were classified as high or low risk according to their virulence. Clinical outcomes were compared between recipients of organs with positive OPF cultures and recipients of organs with negative OPF cultures. RESULTS: OPF cultures were positive in 62.2% of allografts and yielded high-risk organisms in 17.8%. Normal skin flora constituted the majority of positive OPF cultures, while Enterobacteriaceae spp. and Staphylococcus aureus made up the majority of high-risk organisms. Recipients of allografts with positive OPF cultures developed more frequent bacterial infections, regardless of allograft type (relative risk, 2.39; 95% confidence interval [CI], 1.61-3.54). Moreover, isolation of a given organism in OPF samples was associated with the development of a clinical infection with the same organism, regardless of allograft type. CONCLUSIONS: Positive cultures of OPF are common events in solid organ transplantation, frequently involve high-risk organisms, and are associated with the development of postoperative clinical bacterial infections. Further study is required to determine the optimal strategies for their prevention and management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».