Antifungal prophylaxis in adult lung transplant recipients: Uncertainty despite 30 years of experience. A systematic review of the literature and network meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Invasive fungal infections (IFI), particularly invasive aspergillosis (IA), cause significant morbidity and mortality in lung transplant (LTx) recipients. The optimum strategy and antifungal agents for prevention are unclear. METHODS: We performed a comprehensive literature search, systematic review, and network meta-analysis using a frequentist framework to compare the efficacy of various antifungal drugs on the incidence of IA/IFI in the setting of universal prophylaxis or no prophylaxis following lung transplantation. RESULTS: We included 13 eligible studies comprising of 1515 LTx recipients and 12 different prophylaxis strategies/antifungal combinations. The greatest number of direct comparisons were between the inhaled amphotericin formulations. The top three ranked treatments were inhaled liposomal amphotericin B (L-AmB), inhaled amphotericin deoxycholate (AmBd), and itraconazole plus inhaled amphotericin B (AmB). Among the azoles, isavuconazole ranked highest. The certainty of the evidence, assessed using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) framework, was very low. CONCLUSION: Although universal antifungal prophylaxis post lung transplantation is commonly used, robust data from randomized controlled trials (RCTs) to inform the choice of antifungal agent and prophylaxis strategy are lacking. This exploratory network meta-analysis provides insight into the probable relative effectiveness of various antifungal agents in preventing IA, and this analysis should serve as a guide when selecting antifungals to be assessed in a RCT.
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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 | 0,084 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».