Risk factors of invasive fungal infections in liver transplant recipients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Invasive fungal infections (IFIs) remain one of the most common infectious complications after organ transplantation, and liver transplant recipients (LTRs) have the highest mortality rate. However, risk factors associated with IFIs have only been evaluated in small single-center studies. We performed a meta-analysis by conducting a comprehensive search using Ovid MEDLINE, Ovid Embase, Cochrane database of systematic reviews, and Cochrane central register of controlled trials. All case-control and cohort studies evaluating risk factors for IFIs in adult LTRs were screened. Utilizing a random-effects model, a multivariate analysis was completed, and 28 studies were eligible for meta-analysis. Rates of IFIs ranged from 1.4% to 32.7%. Previous antibiotic use (OR 9.3; 95% CI 3.2-27.0) and bacterial infection (OR 4.3; 95% CI 2.1-8.6) were risk factors of invasive candidiasis. Yet for invasive aspergillosis, posttransplant renal replacement therapy (OR 9.2; 95% CI 4.2-20.4), reoperation (OR 8.0; 95% CI 2.9-21.7), and cytomegalovirus infection (OR 6.2; 95% CI 2.0-19.3) were risk factors. The top independent risk factors for IFIs during studies from 2010 to 2019 were previous fungal colonization (OR 9.19; 95% CI 4.92-17.16), reoperation (OR 5.45; 95% CI 2.93-10.15), and previous bacterial infections (OR 3.81; 95% CI 2.13-6.83). These risk factors may be targeted by antifungal prophylaxis in LTRs.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».