Incidence of post-transplant cytomegalovirus viremia in patients receiving lungs after ex vivo lung perfusion
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesCytomegalovirus infection after lung transplant is associated with increased morbidity and mortality. Inflammation, infection, and longer ischemic times are important risk factors for cytomegalovirus infection. Ex vivo lung perfusion has helped to successfully increase the use of high-risk donors over the last decade. However, the impact of ex vivo lung perfusion on post-transplant cytomegalovirus infection is unknown.MethodsWe performed a retrospective analysis of all adult lung transplant recipients from 2010 to 2020. The primary end point was comparison of cytomegalovirus viremia between patients who received ex vivo lung perfusion donor lungs and patients who received non–ex vivo lung perfusion donor lungs. Cytomegalovirus viremia was defined as cytomegalovirus viral load greater than 1000 IU/mL within 2 years post-transplant. Secondary end points were the time from lung transplant to cytomegalovirus viremia, peak cytomegalovirus viral load, and survival. Outcomes were also compared between the different donor recipient cytomegalovirus serostatus matching groups.ResultsIncluded were 902 recipients of non–ex vivo lung perfusion lungs and 403 recipients of ex vivo lung perfusion lungs. There was no significant difference in the distribution of the cytomegalovirus serostatus matching groups. A total of 34.6% of patients in the non–ex vivo lung perfusion group developed cytomegalovirus viremia, as did 30.8% in the ex vivo lung perfusion group (P = .17). There was no difference in time to viremia, peak viral loads, or survival when comparing both groups. Likewise, all outcomes were comparable in the non–ex vivo lung perfusion and ex vivo lung perfusion groups within each serostatus matching group.ConclusionsThe practice of using more injured donor organs via ex vivo lung perfusion has not affected cytomegalovirus viremia rates and severity in lung transplant recipients in our center.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».