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Enregistrement W4391493467 · doi:10.1093/cid/ciae004

Re: Association of Cytomegalovirus (CMV) DNAemia With Long-term Mortality in a Randomized Trial of Preemptive Therapy and Antiviral Prophylaxis for Prevention of CMV Disease in High-Risk Donor Seropositive, Recipient Seronegative Liver Transplant Recipients

2024· letter· en· W4391493467 sur OpenAlexaff
Tom Yates, Neil Halliday

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineAntiviral therapyRandomized controlled trialCytomegalovirusTerm (time)VirologyInternal medicineVirusViral diseaseHerpesviridae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor—We read with interest Kumar and colleagues’ reanalysis of the CAPSIL trial [1]. The authors seek to understand whether differences in duration of cytomegalovirus (CMV) DNAemia, associated with alternative CMV prevention strategies, impact mortality in liver transplant recipients. There are mechanistic reasons to think that CMV DNAemia might impact health outcomes in solid organ transplant recipients, even in the absence of CMV end organ disease [2]. DNAemia occurs earlier in those managed using preemptive therapy (PET) and, typically, on cessation in those taking antiviral prophylaxis (AP). Landmark analyses, as used by Kumar et al, condition on survival to landmark time (100 days post-transplant, in this study). This generates period-specific estimates of survival that are hard to interpret and cannot be generalized to the population to whom the intervention is to be offered [3, 4]. The apparent better long-term survival in CAPSIL participants randomized to PET [1] may be a chance finding. The association would be attenuated had the 5 PET (vs 1 AP) deaths occurring prior to 100 days been included. Between-group differences appear to have been driven by, presumably unrelated, deaths from malignancy and from alcohol or opiate toxicity. The association between peak CMV DNAemia and mortality in the CAPSIL trial population [1] is not from a randomized comparison. Expected confounders of the DNAemia–mortality association, such as age and degree of immunosuppression, were not included as covariates. In the general population, CMV viral load in blood (cell associated) increases with advancing age, doubling every 9.6 years [5]. Furthermore, CMV can reactivate in response to increases in immunosuppression, inflammatory stimuli, intercurrent illness, and other physiological insults [2]. We cannot tell from these data whether CMV DNAemia caused ill health, and subsequent death, or whether ill health caused CMV reactivation. In our view, either residual confounding or reverse causation could fully explain the observed association. We agree with Kumar and colleagues that “a large head-to-head trial of PET versus AP that includes long-term follow-up for mortality” would be informative [1]. Disclaimer. The views expressed in this publication are those of the authors and not necessarily those of the National Health Service, the National Institute for Health and Care Research, or the Department of Health and Social Care. Financial support. T. A. Y. is supported by the National Institute for Health and Care Research (NIHR) as an NIHR Clinical Lecturer.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,005

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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