Late‐onset allograft rejection, cytomegalovirus infection, and renal allograft loss: Is anti‐CMV prophylaxis required following late‐onset allograft rejection?
Notice bibliographique
Résumé
Renal transplant recipients remain at risk of delayed-onset cytomegalovirus (CMV) infection occurring beyond a complete course of prophylaxis. In this retrospective cohort, all 278 patients who received renal allografts from deceased donors from 2014 to 2016 were followed until September 1, 2019. We determined the effect of early-vs late-onset acute rejection (EAR vs LAR [ie, occurring beyond 12 months after transplantation]) on CMV infection and subsequently long-term allograft outcome. Median (IQR) duration of follow-up was 1186.0 (904.7-1531.2) days. Seventy patients including 49 patients with EAR and 21 with LAR received augmented immunosuppression. In the same interval, 40 patients developed CMV infection (36 patients beyond 90 days after transplantation [90%]). In logistic regression analysis, D+/R- CMV serostatus (OR: 5.5, 95% CI: 2.5-12.2) and LAR (OR: 7.9, 95% CI: 2.8-22.2) significantly increased the risk of CMV infection. In Cox proportional hazard model, delayed-onset CMV infection (HR: 2.51, 95% CI: 1.08-5.86) and LAR (HR: 5.46, 95% CI: 2.26-13.14) significantly increased the risk of allograft loss. Patients with LAR are at risk of late-onset CMV infection. Post-LAR, targeted prophylaxis may reduce the risk of CMV infection and subsequently allograft loss. Further studies are required to demonstrate the effect of targeted prophylaxis following LAR.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».