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Enregistrement W2309902171 · doi:10.1111/ajt.13796

Outcomes of Lung Transplantation in Recipients With Hepatitis C Virus Infection

2016· article· en· W2309902171 sur OpenAlexaffabout
Karen Doucette, K. Halloran, A. Kapasi, Dale Lien, J. Weinkauf

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatitis C virusInternal medicineHepatitis CDialysisTransplantationKidney transplantationCohortLungLung transplantationImmunologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatitis C virus (HCV) infection negatively impacts patient and graft survival following nonhepatic solid organ transplantation. Most data, however, are in kidney transplant, where despite modest impact on outcomes, transplantation is recommended for those with mild to moderate hepatic fibrosis given overall benefit compared to remaining on dialysis. In lung transplantation (LuTx), there is little data on outcomes and international guidelines are vague on the criteria under which transplant should be considered. The University of Alberta Lung Transplant Program routinely considers patients with HCV for lung transplant based on criteria extrapolated from the kidney transplant literature. Here we describe the outcomes of 27 HCV-positive, compared to 443 HCV-negative LuTx recipients. Prior to transplant, five patients were treated for HCV and cured. At the time of transplant, 14 patients remained HCV RNA positive. The 1-, 3-, and 5-year survival were similar in HCV RNA-positive versus -negative recipients at 93%, 77%, and 77% versus 86%, 75%, and 66% (p = 0.93), respectively. Long-term follow-up in eight patients demonstrated no significant progression of fibrosis. In our cohort, HCV did not impact LuTx outcomes and in the era of interferon-free HCV therapies this should not be a barrier to LuTx.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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