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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».