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Enregistrement W2974642929 · doi:10.1097/mnh.0000000000000546

Vaccination for the post-kidney transplant population

2019· review· en· W2974642929 sur OpenAlexaff
Shilpa R. Jain, Deepali Kumar

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Nephrology & Hypertension · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiological Research and Disease Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationKidney transplantMedicinePopulationKidney transplantationKidneyVirologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Kidney transplant recipients are at high risk of contracting infections, some of which are considered vaccine-preventable, because of their highly immunosuppressed state. In this vulnerable group of patients, infection can lead to poor outcomes including graft failure and death, thus vaccination in the posttransplant population is an important strategy in order to mitigate this risk. The present review is aimed at providing an update on recent advances with respect to vaccination strategies in kidney transplant recipients. RECENT FINDINGS: General principles behind vaccination in kidney transplantation have remained consistent over many years. More recently, efforts have been focused on developing newer strategies for vaccination against influenza and herpes zoster in organ transplant recipients. Newer data on the immunogenicity of vaccines directed against pneumococcal disease, human papillomavirus, and hepatitis B virus in kidney transplant recipients have become available and will also be discussed in the present review. SUMMARY: Kidney transplant recipients are highly-vulnerable to contracting serious infections by way of their immunosuppressed state and their dampened ability to mount an immunogenic response to vaccines. Thus, ongoing advances in vaccination strategies in this group of patients should be an important area of focus of future research in order to help promote healthier living and greater survival postkidney transplant.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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