Cytomegalovirus transmission in mismatched solid organ transplant recipients: Are factors other than anti-viral prophylaxis at play?
Notice bibliographique
Résumé
Although antiviral prophylaxis has reduced cytomegalovirus (CMV) DNAemia and disease in seronegative solid organ transplant (SOT) recipients (R-) receiving seropositive donor organs (D+), its impact on CMV transmission is uncertain. Transmission, defined as CMV antigenemia/CMV DNAemia and/or seroconversion by year 2, and associated demographic risk factors were studied retrospectively in 428 D+/R- and 429 D-/R- patients receiving a SOT at our center. The cumulative transmission incidence was higher for lung (90.5%) and liver recipients (85.1%) than heart (72.7%), kidney (63.9%), and pancreas (56.2%) recipients (p < .001) and was significantly lower in living (50.1%) versus deceased donor (77.4%, p < .001) kidney recipients despite identical antiviral prophylaxis. In multivariate analysis, only allograft type predicted transmission risk (HR [CI] lung 1.609 [1.159, 2.234] and liver 1.644 [1.209, 2.234] vs kidney). For 53 D+ donating to >1 R- with adequate follow-up, 43 transmitted to all, three transmitted to none, and seven transmitted inconsistently with lungs and livers always transmitting but donor-matched heart, kidney or kidney-pancreas allografts sometimes not. Kidney pairs transmitted concordantly. CMV transmission risk is allograft-specific and unchanged despite antiviral prophylaxis. Tracking transmission and defining donor factors associated with transmission escape may provide novel opportunities for more targeted CMV prevention and improve outcome analysis in antiviral and vaccine trials.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».