Risk Factors for BK Polyoma Virus Treatment and Association of Treatment With Kidney Transplant Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of risk factors for BK polyoma virus (BKPyV) without confounding by donor factors and era effects in paired analysis may inform strategies to prevent BKPyV. METHODS: In this analysis of 21,575 mate kidney pairs in the Scientific Registry of Transplant Recipients between 2004 and 2010, the presence of a treatment code for BKPyV virus in follow-up forms was used to identify pairs in which 1 of 2 mate kidneys was treated (discordant treatment) or both mate kidneys were treated (concordant treatment). RESULTS: Among 1975 discordant pairs, younger than 18 years or 60 years or older, male sex, HLA mismatch or 4 greater, acute rejection, and depleting antibody induction had a higher odds of treatment, whereas diabetes and sirolimus had a lower odds of treatment, and treatment was associated with a higher risk of allograft failure (hazards ratio, 2.01; 95% confidence interval, 1.63-2.48). The rate of concordant treatment (0.81%) was 2.8 times higher than expected. Concordant treatment was associated with nonwhite donor ethnicity, donation after circulatory death, transplantation after 2008, and transplantation of mate kidneys in the same center. CONCLUSIONS: This analysis of kidneys from the same donor in which only 1 transplant was treated for BKPyV identifies specific risk factors (age <18 or ≥ 60 years, male sex, depleting antibody, HLA mismatch ≥ 4) for BKPyV and provides an estimate of the BKPyV-associated risk of allograft failure (hazards ratio = 2.01) without confounding by donor factors or era effects. The higher than expected rate of concordant treatment suggests the importance of donor factors in BKPyV pathogenesis and warrants further study.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».