Factors Associated with Post-Transplant Active Epstein-Barr Virus Infection and Lymphoproliferative Disease in Hematopoietic Stem Cell Transplant Recipients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review was undertaken to identify risk factors associated with post-transplant Epstein–Barr virus (EBV) active infection and post-transplant lymphoproliferative disease (PTLD) in pediatric and adult recipients of hematopoietic stem cell transplants (HSCT). A literature search was conducted in PubMed and EMBASE to identify studies published until 30 June 2020. Descriptive information was extracted for each individual study, and data were compiled for individual risk factors, including, when possible, relative risks with 95% confidence intervals and/or p-values. Meta-analyses were planned when possible. The methodological quality and potential for bias of included studies were also evaluated. Of the 3362 titles retrieved, 77 were included (62 for EBV infection and 22 for PTLD). The overall quality of the studies was strong. Several risk factors were explored in these studies, but few statistically significant associations were identified. The use of anti-thymocyte globulin (ATG) was identified as the most important risk factor positively associated with post-transplant active EBV infection and with PTLD. The pooled relative risks obtained using the random-effect model were 5.26 (95% CI: 2.92–9.45) and 4.17 (95% CI: 2.61–6.68) for the association between ATG and post-transplant EBV infection and PTLD, respectively. Other risk factors for EBV and PTLD were found in the included studies, such as graft-versus-host disease, type of conditioning regimen or type of donor, but results are conflicting. In conclusion, the results of this systematic review indicate that ATG increases the risk of EBV infection and PTLD, but the link with all other factors is either nonexistent or much less convincing.
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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».