1738. Incidence and Outcomes of Hospitalization with Invasive Fungal Infection Among Solid-Organ Transplant Recipients: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Invasive fungal infection (IFI) in solid-organ transplant (SOT) recipients is associated with significant morbidity and mortality. The long-term probability of post-transplant IFI is poorly understood. Methods We conducted a population-based cohort study using linked administrative healthcare databases from Ontario, Canada to determine the incidence rate, 1-, 5- and 10-year cumulative probability of IFI-related hospitalization, and 1-year post-IFI all-cause mortality in SOT recipients from 2002 to 2016. We also examined post-IFI death-censored graft failure in renal transplant patients. Results We included 9326 SOT recipients (median follow-up 5.35 years). Overall, the incidence of IFI was 8.3 per 1000 person-years (95% confidence interval [CI]: 7.5–9.1). The 1-year cumulative probability of IFI was 7.4% (95% CI: 5.8–9.3%), 5.4% (95% CI: 3.6–8.1%), 1.8% (95% CI: 1.3–2.5%), 1.2% (95% CI: 0.5–3.2%), and 1.1% (95% CI: 0.9–1.4%) for lung, heart, liver, kidney-pancreas, and kidney-only transplant recipients, respectively. Lung transplant recipients had both the highest incidence rate and the highest 10-year probability of IFI: 43.0 per 1,000 person-years (95% CI: 36.8–50.0) and 26.4% (95% CI: 22.4–30.9%), respectively. Lung transplantation was also associated with the highest 1-year cumulative probability of post-IFI all-cause mortality (40.2%,95% CI: 33.1–48.3%). Among kidney transplant recipients, the 1-year probability of death-censored graft failure after IFI was 9.8% (95% CI: 6.0–15.8%). Conclusion The 1-year cumulative probability of IFI varies widely among SOT recipients. Lung transplantation was associated with the highest incidence of IFI with considerable 1-year all-cause mortality. The findings of this study considerably improved our understanding of the long-term probability of post-transplant IFI. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 ».