COVID‐19 vaccination timing and kidney transplant waitlist management: An international perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has created unprecedented challenges for solid organ transplant programs worldwide. The aim of this study is to assess an international perspective on challenges faced by kidney transplant programs. METHODS: We administered an electronic survey instrument from January 3, 2021 to June 8, 2021 to staff at transplant programs outside the United States that comprised of 10 questions addressing the management of kidney transplant candidates with asymptomatic COVID-19 infection or unvaccinated who receive an organ offer. RESULTS: Respondents (n = 62) represented 19 countries in five continents. Overall, 90.3% of respondents encourage vaccination on the waiting list and prior to planned living donor transplant. Twelve percent of respondents reported that they have decided to inactivate unsensitized candidates (calculated panel reactive antibody, cPRA <80%) until they received the two doses of vaccination, and 7% report inactivating candidates who have received their first vaccine dose pending receipt of their second dose. The majority (88.5%) of international respondents declined organs for asymptomatic, nucleic acid testing (NAT)+ patients during admission without documented prior infection. However, 22.9% of international respondents proceeded with kidney transplant in NAT+ patients who were at least 30 days from initial diagnosis with negative chest imaging. CONCLUSIONS: Practitioners in some countries are less willing to accept deceased donor organs for waitlist candidates with incomplete COVID-19 vaccination status and to wait longer before scheduling living donor transplant, compared to United States practices. Access to vaccinations and other resources may contribute to these differences. More research is needed to guide the optimal approach to vaccination before and after transplant.
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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) | 0,000 | 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 ».