Primary Epstein–Barr virus infection, seroconversion, and post‐transplant lymphoproliferative disorder in seronegative renal allograft recipients: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epstein-Barr virus (EBV)-seronegative renal transplant recipients are at risk of post-transplant lymphoproliferative disorder (PTLD). We compared primary EBV infection, seroconversion, and PTLD in EBV-seronegative patients who received renal allograft from seropositive or seronegative donors (D+/R- and D-/R-, respectively). METHODS: We prospectively followed 25 D+/R- and 8 D-/R- recipients. We followed patients from January 1999 to June 2009 with clinical visits, monthly EBV polymerase chain reaction tests, and serologic tests for a period of 1 year after kidney transplantation and on an individual basis thereafter. RESULTS: Three patients (9%) developed PTLD including 2 early-onset (<12 months) and 1 late-onset (>12 months) disease. In D+/R- and D-/R- patients, the frequencies of PTLD (8% vs. 12.5%, P = 0.7), EBV seroconversion (64% vs. 50%, P = 0.4), and EBV viremia (40% vs. 25%, P = 0.6) were not significantly different. Clinical, serologic, and virologic surveillance as well as reduction in immunosuppression after evidence of primary EBV infection resulted in a PTLD rate of 9%, despite a seroconversion rate of 60.6%. Rate of graft loss after reduction in immunosuppression was 10% (2 of 20), which was not significantly different from 13 patients without EBV seroconversion (no graft loss, P = 0.5). Rates of viremia, seroconversion, and PTLD in D+/R- and D-/R- patients appear to be similar. CONCLUSIONS: The incidence of PTLD in renal transplants ranges from 0.5% to 2.9%. Our data show a significantly higher rate in EBV-seronegative renal allograft recipients, suggesting the need for close surveillance. Our data also suggest that donors for EBV-seronegative recipients may be accepted irrespective of positive or negative serostatus, with ongoing surveillance important in either circumstance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».