Outcomes among CMV‐mismatched and highly sensitized kidney transplants recipients who develop neutropenia
Notice bibliographique
Résumé
Limited data exist on the incidence and clinical outcomes of neutropenia among kidney transplant recipients. Our study included 572 adults who received a kidney transplant at the University of California, San Francisco Medical Center between 2012 and 2018, and were CMV-mismatched or had a PRA ≥ 80%. Recipients with HIV, Hepatitis B and C, and primary non-function were excluded. Participants were followed for at least 1 year after transplantation. Neutropenia was defined as absolute neutrophil count < 1000 cells/μl. Cox proportional hazards regression models using neutropenia as a time-varying predictor were used to determine the risk of mycophenolic acid and valganciclovir changes, rejection, hospitalizations and use of granulocyte colony stimulating factor. Models were adjusted for demographics and transplant characteristics. Mean follow-up was 3.7 (SD, 1.8) years. The mean age of the cohort was 50.4 (13.1) years, and 57.5% were female. A total of 208 (36.3%) participants had neutropenia. Neutropenia was associated with an increased risk of valganciclovir or MPA dose reductions or discontinuations [adjusted hazard ratio, aHR: 7.78, 95% CI: 4.73-12.81], rejection [aHR 2.00, 95% CI: 1.10-3.64] and hospitalizations [aHR 3.32, 95% CI: 2.12-5.19]. Neutropenia occurs frequently after kidney transplantation and leads to more medication changes and adverse clinical outcomes.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».