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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».