Fungal infection and colonization in lung transplant recipients with chronic lung allograft dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence and impact of de novo fungal airway colonization and infection in lung transplant recipients (LTRs) with known chronic lung allograft dysfunction (CLAD) has not been established. We aimed to determine the 1-year cumulative incidence and risk factors of de novo fungal colonization or infection in LTRs with CLAD and assess the impact of colonization or infection on post-CLAD survival. METHODS: Prospectively collected Toronto Lung Transplant Program database and chart review were used for double-LTRs who were diagnosed with CLAD from January 1, 2016 to January 1, 2020 and who were free of airway fungi within 1 year prior to CLAD onset. International Society for Heart and Lung Transplantation definitions were used to define clinical syndromes. Cox-Proportional Hazards Models were used for risk-factor analysis. Survival analysis could not be completed secondary to low number of fungal events; therefore, descriptive statistics were employed for survival outcomes. RESULTS: We found 186 LTRs diagnosed with CLAD meeting our inclusion criteria. The 1-year cumulative incidence for any fungal event was 11.8% (7.0% for infection and 4.8% for colonization). Aspergillus fumigatus was a causative pathogen in eight of 13 (61.5%) patients with infection and six of nine (66.7%) patients with colonization. No patients with fungal colonization post-CLAD developed fungal infection. Peri-CLAD diagnosis (3 months prior or 1 month after) methylprednisolone bolus (hazards ratio: 8.84, p = .001) increased the risk of fungal events. Most patients diagnosed with fungal infections (53.8%) died within 1-year of CLAD onset. CONCLUSION: De novo IFIs and fungal colonization following CLAD onset were not common. Fungal colonization did not lead to fungal infection. Methylprednisolone bolus was a significant risk factors for post-CLAD fungal events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».