Non‐tuberculous mycobacteria in lung transplant recipients: Prevalence, risk factors, and impact on survival and chronic lung allograft dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-tuberculous mycobacteria (NTM) are environmental organisms that colonize or infect lung transplant recipients. Because of differences in populations studied and geographical diversity of species, risk factors for infection and its impact on patient outcomes post transplant are conflicting in the literature. METHODS: We reviewed the charts of 375 lung transplant recipients at the University of Alberta Hospital (Edmonton, Canada) between 2005 and 2014 to assess NTM epidemiology and risk factors. NTM positivity was determined from a laboratory database. The impact of NTM on patient and graft survival was tested by multivariate Cox regression analysis. RESULTS: Non-tuberculous mycobacteria were cultured from 26 patients before and 17 patients after transplant. The most commonly isolated species were Mycobacterium avium complex (55%) and Mycobacterium abscessus (20%). Five-year mortality was significantly higher in those infected with NTM after transplant (P = .016), but there was no difference in chronic lung allograft dysfunction (CLAD) at 5 years (P = .999). Cystic fibrosis and lower body mass index were associated with pre-transplant but not post-transplant NTM. CONCLUSIONS: Isolation of NTM occurred in 7% of patients before and 4.5% of patients after transplant. In this cohort, NTM isolation was associated with increased risk of death but not CLAD onset at 5 years.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».