Immunization practices among pediatric transplant hepatologists
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination of pediatric liver transplant candidates and recipients represents an opportunity to decrease infectious complications following transplant. Although vaccine recommendations exist, studies have shown that many transplant candidates and recipients are under-immunized. The goals of this study were to assess among pediatric transplant hepatologists: (i) current immunization practices before and after transplantation, (ii) involvement of an ID physician in the transplant evaluation, and (iii) perceptions about vaccine safety and barriers to immunization. An 80-item e-mail survey of pediatric transplant hepatologists at centers in the United States and Canada participating in the SPLIT consortium was conducted from December 2014 to March 2015. The overall response rate was 80% (73/91), representing 97% (32/33) of SPLIT centers. Fifty percent of programs routinely involved an ID physician in the transplant evaluation. Administration of palivizumab was routinely considered by 48% of hepatologists pre-transplant and by 41% post-transplant. Live vaccines were recommended by 26% of hepatologists after transplant. About 10% of hepatologists reported concern that live vaccines after transplant could induce rejection. There is wide variation in immunization practices among transplant hepatologists. Specific evidence-based protocols are needed to guide immunization practices in transplant candidates and 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».