Evaluation of a Novel Global Immunity Assay to Predict Infection in Organ Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Solid organ transplant recipients (SOTRs) are predisposed to infection due to the need for lifelong immunosuppression, although tools to measure the overall degree of immunosuppression are limited. In this study, we used a novel global cell-mediated immunity (CMI) assay to quantify the degree of immunosuppression and predict subsequent infections. Methods: Consecutive SOTRs were enrolled and provided whole blood to conduct the global CMI assay (QuantiFERON Monitor) at 1, 3, and 6 months posttransplant. The assay measures plasma interferon gamma (IFN-γ) levels after stimulation of whole blood with antigens that stimulate both innate and adaptive immunity. Bacterial, viral, and fungal infections were prospectively recorded. Results: We enrolled 137 patients who provided CMI measurements on at least 1 study timepoint. Median age was 58 years; transplant types were kidney (32.1%), liver (30.7%), and lung (36.5%). At least 1 episode of infection occurred in 32 of 137 (23.4%) patients between 1 and 3 months, 34 of 135 (25.1%) between 3 and 6 months, and 39 of 132 (29.5%) between 6 and 12 months. IFN-γ levels were significantly lower in those with at least 1 episode of infection vs no infection at month 1 (P = .04), month 3 (P = .05), and month 6 (P = .006). Patients who developed opportunistic infections (OIs) also showed a significantly lower CMI than those without OI at months 3 and 6. Using a cutoff value of ≤10 IU/mL of IFN-γ, there was a 2- to 3-fold greater likelihood of subsequent infection in those with lower CMI. Conclusions: We show that a novel global immunity assay is able to quantify the level of immunosuppression and predict the risk of subsequent infection episodes in organ transplant recipients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».