Strategies to prevent BK virus infection in kidney transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Despite improvements in posttransplant care, BK virus (BKV) remains one of the most challenging posttransplant infections in kidney transplant recipients with high rates of allograft failure. In the absence of well tolerated and efficacious viral specific therapeutics, treatment is primarily focused on reduction of immunosuppression, which poses a risk of rejection and fails to lead to viral clearance in a number of patients. RECENT FINDINGS: Recent work has turned toward preventive therapies analogous to those used for other infections like cytomegalovirus. These efforts have focused on the use of quinolone antibiotic prophylaxis to prevent BKV infection and pretransplant vaccination to boost humoral and cellular immunity. SUMMARY: Despite promising in-vitro and observational data, quinolone antibiotic prophylaxis has not been effective in preventing BKV infection in prospective studies. However, prophylaxis with newer less toxic viral specific agents such as brincidofovir - the lipid oral formulation of cidofovir - may yet prove effective. Strategies focused on eliciting a humoral immune response to recombinant virus-like particles or using adoptive transfer of BKV-specific T cells have also shown significant potential to prevent BKV infection in organ transplant recipients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».