Bacteremia in kidney transplant recipients: Burden, causes, and consequences
Notice bibliographique
Résumé
Bacteremia is an important complication after kidney transplantation. We examined bacteremia and its outcomes in a large cohort of kidney transplant recipients. Kidney transplants from 1-Jul-2004 to 1-Dec-2014 at the Toronto General Hospital were eligible for study inclusion. Bacteremia was defined as two blood culture positives for common skin contaminants or one blood culture positive for other organisms. The cumulative incidence of first bacteremia was estimated using the Kaplan-Meier method, and risk factors were examined in a Cox proportional hazards model. The risk of graft failure or death was assessed in a time-dependent Cox model. Over follow-up, 154 of 1333 patients had at least one bacteremia episode. The cumulative incidence of first bacteremia was 6.8% (6 months) and 11.9% (5 years). Risk factors included recipient diabetes mellitus, time on dialysis, dialysis modality, delayed graft function, donor age, and donor eGFR. Bacteremia increased the risk of total graft failure (hazard ratio 2.11 [95% CI: 1.50, 2.96]), death-censored graft failure (1.73 [0.99, 3.02]), and death with graft function (2.52 [1.63, 3.89]). In conclusion, bacteremia is common after kidney transplantation and impacts both graft and patient survival. Identifying high-risk patients for targeted preventive strategies may reduce the burden and adverse consequences of this important complication.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».