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Enregistrement W4206135763 · doi:10.4212/cjhp.v75i1.3249

Characterization of Cytomegalovirus Viremia in Renal Transplant Recipients

2022· article· en· W4206135763 sur OpenAlexaffvenue
Ishan Chaudhari, Marianna Leung, Bita Bateni

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViremiaRenal transplantCytomegalovirusVirologyMedicineInternal medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)TransplantationHerpesviridaeViral disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Kidney transplantation, while improving outcomes for patients with end-stage renal disease, comes with a risk of potentially life-threatening infections such as infection with cytomegalovirus (CMV), a virus associated with allograft rejection, organ dysfunction, and increased mortality. Objectives: To characterize whether the choice and dose of immunosuppressant therapy and the duration of antiviral prophylaxis after transplant are associated with the incidence of CMV viremia. Methods: This study was a retrospective review of all kidney-only transplant recipients at the authors’ centre from 2012 to 2016, with a minimum 1 year of follow-up. Patients with CMV viremia (defined as serum CMV viral load greater than 1000 IU/mL) were compared with patients who did not have viremia to investigate potential demographic and treatment-related risk factors. Results: A total of 653 patients were included in the study, of whom 161 (25%) met the criteria for CMV viremia. In univariate analysis, patients with CMV viremia had older age (55 versus 53 years, p = 0.038) and lower mean body weight (75 versus 79 kg, p = 0.015); in addition, the CMV viremia group included larger proportions of patients with Asian descent (40% [64/161] versus 21% [104/492]) and donor-positive/recipient-negative CMV serostatus (29% [47/161] versus 14% [70/492]). With respect to immunosuppressant therapy, patients with CMV viremia more frequently received antithymocyte globulin (ATG) induction (50% [80/161] versus 28% [138/492], p < 0.001) and received a higher weight-based cumulative ATG dose (mean 4.5 versus 4.1 mg/kg, p = 0.038). The multivariate analysis retained use of ATG, cumulative dose of ATG, Asian descent, and CMV serostatus as risk factors for CMV viremia. No statistically significant differences were found for the maintenance immunosuppressant dosing or duration of antiviral prophylaxis. Conclusions: Use of ATG for induction and higher weight-based dose of ATG were associated with an increased risk of CMV viremia. In addition, a component of race may also be involved, with patients of Asian descent being at higher risk. No differences were found in the maintenance dose of immunosuppression or the duration of antiviral prophylaxis. RÉSUMÉ Contexte : La transplantation rénale, bien qu’elle améliore les résultats des patients atteints d’insuffisance rénale en phase terminale, s’accompagne d’un risque d’infections potentiellement mortelles telles que l’infection par le cytomégalovirus (CMV) : un virus associé au rejet d’allogreffe, à un dysfonctionnement d’organe et à une plus grande mortalité. Objectifs : Caractériser si le choix et la dose du traitement immunosuppresseur et la durée de la prophylaxie antivirale après la transplantation sont associés à l’incidence de virémie à CMV. Méthodes : Cette étude était un examen rétrospectif de tous les receveurs d’une transplantation rénale uniquement mené au centre des auteurs de 2012 à 2016, avec un suivi d’au moins 1 an. Les patients atteints de virémie à CMV (définie comme une charge virale sérique CMV supérieure à 1000 UI/mL) ont été comparés à des patients sans virémie; cette comparaison avait pour but d’étudier les facteurs de risque démographiques ou liés aux traitements. Résultats : L’étude comprenait 653 patients, dont 161 (25 %) répondaient aux critères de virémie à CMV. En analyse univariée, l’âge des patients atteints de virémie à CMV était plus élevé (55 contre 53 ans, p = 0,038) et leur poids corporel moyen était moins élevé (75 contre 79 kg, p = 0,015); en outre, le groupe des patients atteints de virémie à CMV comprenait une plus grande proportion de patients d’origine asiatique (40 % [64/161] contre 21 % [104/492]) et de statut sérologique CMV donneur positif/receveur négatif (29 % [47/161] contre 14 % [70/492]). En ce qui concerne le traitement immunosuppresseur, les patients atteints de virémie à CMV ont reçu plus fréquemment une induction de sérum anti-lymphocytaire (SAL) (50 % [80/161] contre 28 % [138/492], p < 0,001) ainsi qu’une dose cumulative de SAL plus élevée en fonction du poids (moyenne de 4,5 contre 4,1 mg/kg, p = 0,038). L’analyse multivariée a retenu l’utilisation du SAL, la dose cumulative de SAL, l’origine asiatique et le statut sérologique du CMV comme facteurs de risque de virémie à CMV. Aucune différence statistiquement significative n’a été trouvée pour la posologie d’entretien des immunosuppresseurs ou la durée de la prophylaxie antivirale. Conclusions : L’utilisation du SAL pour l’induction et une dose plus élevée de SAL en fonction du poids étaient associées à un risque accru de virémie à CMV. De plus, une composante raciale pourrait également être impliquée – les patients d’origine asiatique étant plus à risque. Aucune différence n’a été trouvée dans la posologie d’entretien des immunosuppresseurs ou la durée de la prophylaxie antivirale.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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