426Association between pre-transplant Staphylococcus aureus colonisation and post-transplant S. aureus infection among cystic fibrosis lung transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
Background. Cystic fibrosis (CF) patients are frequently colonized with Staphylococcus aureus. However the impact of S. aureus colonization on post-transplant outcome among CF patients undergoing lung transplantation is unknown. Methods. We conducted a 5-year retrospective cohort study of all CF patients undergoing lung transplantation to determine the impact of pre-transplant S. aureus infection on the incidence of S. aureus infection after transplantation. All patients were followed up to one year after transplantation. Results. In total, 74 patients with CF underwent lung transplantation at our center. Thirty-seven patients (50%) were colonized with S. aureus prior to transplantation, 26 (35%) with MSSA, 6 (8%) with MRSA and 5 (7%) with both MSSA and MRSA. Nineteen (26%) patients had post-transplant S. aureus respiratory infections, 10 (14%) of which were pneumonia, 6 (8%) bronchitis and 3 (4%) received therapy without meeting the CDC criteria for respiratory tract infection. In a univariable analysis, pre-transplant S. aureus colonization was associated with an increased risk for post-transplant S. aureus infection (OR 4.46, 95%CI1.30–15.41; p = 0.01). However, there was no difference in length of ICU or hospital stay. In a multivariable model controlling for age > 30, gender, pre-transplant Pseudomonas colonization, pre-transplant S. aureus colonization remained independently associated with an increased risk for post-transplant S. aureus infection (OR 4.4770, 1.34-16.54; p = 0.01). There was no evidence for a difference in mortality between patients with (2; 5.4%) and those without pre-transplant S. aureus colonization (3; 8.1%) (p = 0.64). Conclusion. Our study suggests that pre-transplant S. aureus infection among CF patients undergoing lung transplant increases the risk of post-transplant S. aureus infection but does not negatively impact on post transplant one year survival. Disclosures. All authors: No reported disclosures.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».