1093. Infectious Complications after Pancreatic Islet Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite the significant advancement in islet transplantation over the past three decades, our understanding of infectious complications post islet transplant remains limited. Methods This is a single center retrospective review of Islet transplant recipients at the University of Alberta between February 2006 and December 2015. All infectious episodes events occurring after transplant were categorized as opportunistic and non-opportunistic. Results We analyzed 142 patients receiving a median of 2 islet transplants per patient, with 18 patients receiving 1 transplant (13%), 77 (54%) 2, 33 (23%) 3, 13 (9%) 4 and 1(1%) 5 transplants. Median age at first transplant was 50 years and 85 (47%) were male. Lymphocyte depleting agent with thymoglobulin or alemtuzumab was used for induction in 94% in first and 53% in second transplant. CMV serostatus was CMV D+/R- 61 (43%), CMVD+/R+ 52 (37%), CMVD-/R+ 16 (11%) and CMVD-/R- 13 (9%). CMV infection occurred in 21 patients (15%) [CMVD+/R- 6 (9.8%) and CMVR+ 15 (22.1%), p=0.06]. Other opportunistic infections included VZV 7 (4.9%), Nocardia 3(2.1%), and Pneumocystis jirovecii pneumonia 1. Non-opportunistic infections included skin and soft tissue infection 14 (9.9%), urinary tract infection 11 (7.7%), pneumonia 7 (4.9%) clostridium difficile infection (CDI) 4 (2.8%), and non-CDI gastroenteritis 5 (3.5%) (Table 1). Table 1: Infectious Complication post islet transplant Conclusion Although the rate of infections after islet cell transplant is less frequent than other types of transplants, opportunistic infections, especially CMV, are not uncommon and should be considered in this setting. Disclosures Carols Cervera, MD, PHD, Merk (Grant/Research Support, Scientific Research Study Investigator, Advisor or Review Panel member, Other Financial or Material Support, Lecture fees) James Shapiro, MD, PHD FRCS(Eng) FRCSC MSM FRSC, ViaCyte (Consultant) Dima Kabbani, MD, Merck (Research Grant or Support)
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».