Bacteremia in solid organ transplant recipients as compared to immunocompetent patients: Acute phase cytokines and outcomes in a prospective, matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
We undertook a prospective, matched cohort study of patients with Staphylococcus aureus bacteremia (SAB) and gram-negative bacteremia (GNB) to compare the characteristics, outcomes, and chemokine and cytokine response in transplant recipients to immunocompetent, nontransplant recipients. Fifty-five transplant recipients (GNB n = 29; SAB n = 26) and 225 nontransplant recipients (GNB n = 114; SAB n = 111) were included for clinical analysis. Transplant GNB had a significantly lower incidence of septic shock than nontransplant GNB (10.3% vs 30.7%, p = .03). Thirty-day mortality did not differ significantly between transplant and nontransplant recipients with GNB (10.3% vs 15.8%, p = .57) or SAB (0.0% vs 11.7%, p = .13). Next, transplant patients were matched 1:1 with nontransplant patients for the chemokine and cytokine analysis. Five cytokines and chemokines were significantly lower in transplant GNB vs nontransplant GNB: IL-2 (median [IQR]: 7.1 pg/ml [7.1, 7.1] vs 32.6 pg/ml [7.1, 88.0]; p = .001), MIP-1β (30.7 pg/ml [30.7, 30.7] vs 243.3 pg/ml [30.7, 344.4]; p = .001), IL-8 (32.0 pg/ml [5.6, 53.1] vs 59.1 pg/ml [39.2, 119.4]; p = .003), IL-15 (12.0 pg/ml [12.0, 12.0] vs 12.0 pg/ml [12.0, 126.7]; p = .03), and IFN-α (5.1 pg/mL [5.1, 5.1] vs 5.1 pg/ml [5.1, 26.3]; p = .04). Regulated upon Activation, Normal T Cell Expressed and Secreted (RANTES) was higher in transplant SAB vs nontransplant SAB (mean [SD]: 750.2 pg/ml [194.6] vs 656.5 pg/ml [147.6]; p = .046).
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 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 | 0,001 |
| 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 ».