Neutropenia in kidney and liver transplant recipients: Risk factors and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract No studies have directly compared the key characteristics and outcomes of kidney (KTx) and liver transplantation (LTx) recipients with neutropenia. In this single‐center, retrospective, cohort study, we enrolled all adult patients who received a KTx or LTx between 2000 and 2011. Neutropenia was defined as 2 consecutive absolute neutrophil count (ANC) values <1500/mm3 in patients without preexisting neutropenia. The first neutropenia episode occurring during the first year post‐transplantation was analyzed. A total of 663 patients with KTx and 354 patients with LTx met the inclusion criteria. Incidence of neutropenia was 20% in KTx and 38% in LTx, respectively. High‐risk CMV status and valganciclovir (VGCV) use were significant predictors of neutropenia for KTx recipients, but only VGCV use vs nonuse in LTx recipients. Neutropenia was associated with worse survival in KTx recipients (adjusted HR 1.95, 95% CI 1.18‐3.22, P<.01), but not in LTx recipients (adjusted HR 0.75, 95% CI 0.52‐1.10, P=.15). Sixteen acute rejection episodes were associated with preceding neutropenia in KTx recipients (HR 1.77, 95% CI 1.16‐2.68, P=.007) and 24 acute rejection episodes in LTx recipients (HR 1.41, 95% CI 0.97‐2.04, P=.07). Incidence of infection was similar in patients with and without neutropenia among KTx and LTx 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».