Risk Factors for Nontuberculous Mycobacteria Infections in Solid Organ Transplant Recipients: A Multinational Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk factors for nontuberculous mycobacteria (NTM) infections after solid organ transplant (SOT) are not well characterized. Here we aimed to describe these factors. METHODS: Retrospective, multinational, 1:2 matched case-control study that included SOT recipients ≥12 years old diagnosed with NTM infection from 1 January 2008 to 31 December 2018. Controls were matched on transplanted organ, NTM treatment center, and post-transplant survival greater than or equal to the time to NTM diagnosis. Logistic regression on matched pairs was used to assess associations between risk factors and NTM infections. RESULTS: Analyses included 85 cases and 169 controls (59% male, 88% White, median age at time of SOT of 54 years [interquartile range {IQR} 40-62]). NTM infection occurred in kidney (42%), lung (35%), heart and liver (11% each), and pancreas transplant recipients (1%). Median time from transplant to infection was 21.6 months (IQR 5.3-55.2). Most underlying comorbidities were evenly distributed between groups; however, cases were older at the time of NTM diagnosis, more frequently on systemic corticosteroids and had a lower lymphocyte count (all P < .05). In the multivariable model, older age at transplant (adjusted odds ratio [aOR] 1.04; 95 confidence interval [CI], 1.01-1.07), hospital admission within 90 days (aOR, 3.14; 95% CI, 1.41-6.98), receipt of antifungals (aOR, 5.35; 95% CI, 1.7-16.91), and lymphocyte-specific antibodies (aOR, 7.73; 95% CI, 1.07-56.14), were associated with NTM infection. CONCLUSIONS: Risk of NTM infection in SOT recipients was associated with older age at SOT, prior hospital admission, receipt of antifungals or lymphocyte-specific antibodies. NTM infection should be considered in SOT patients with these risk factors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».