Timing of hepatitis C virus infection treatment in kidney transplant candidates
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) infection is prevalent in patients with kidney disease including transplant candidates and recipients. It is associated with increased morbidity and mortality in end-stage renal disease patients and also increases the risk of allograft rejection and decreases allograft and patient survival post-transplant. Newly developed direct acting antivirals have revolutionized the way HCV is treated. Whether patients are treated before or after kidney transplantation, the cure rates with direct acting antivirals are >90%. Great debate has formed revolving the optimal timing to treat kidney transplant candidates. On the one hand, treatment before transplantation decreases early post-transplant complications related to HCV. On the other, postponing treatment until after transplantation opens the possibility of transplanting a kidney from a HCV positive donor, which is associated with shorter waiting time and improved organ utilization by expanding the organ donor pool. Most patients living in an area where waiting time is reduced by accepting an HCV positive kidney would benefit by the strategy of treatment post-transplantation, but this decision needs to be individualized in a patient-by-patient basis given that there are special circumstances (i.e., severe HCV-related extrahepatic manifestations, availability of live donors, etc.) in which treatment before transplant might be preferred.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».