Incidence and outcomes of invasive fungal infection among solid organ transplant recipients: A population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
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 probabilities of IFI; and post-IFI all-cause mortality in SOT recipients from 2002 to 2016. We also determined post-IFI, death-censored renal allograft failure. RESULTS: We included 9326 SOT recipients (median follow-up: 5.35 years). Overall, the incidence of IFI was 8.3 per 1000 person-years. The 1-year cumulative probability of IFI was 7.4% for lung, 5.4% for heart, 1.8% for liver, 1.2% for kidney-pancreas, and 1.1% for kidney-only allograft recipients. Lung transplant recipients had the highest incidence rate and 10-year probability of IFI: 43.0 per 1000 person-years and 26.4%, respectively. The 1-year all-cause mortality rate after IFI was 34.3%. IFI significantly increased the risk of mortality in SOT recipients over the entire follow-up period (hazard ratio: 6.50, 95% CI: 5.69-7.42). The 1-year probability of death-censored renal allograft failure after IFI was 9.8%. CONCLUSION: Long-term 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.
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».