Epidemiology of Epstein-Barr Virus Chronic High Viral Load in Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Background. Epstein-Barr virus (EBV) chronic high viral load (CHVL) may be defined by >16 000 copies/mL whole blood or >200 copies/10 5 peripheral blood mononuclear cells in >50% samples exceeding 6 mo. EBV CHVL has only been characterized in a few small pediatric studies, with heterogeneous results and unclear clinical significance. Methods. This single-center observational study evaluated adult and pediatric kidney transplant recipients transplanted between 2010 and 2021 on tacrolimus/mycophenolate-based/prednisone immunosuppression. The primary outcome was EBV CHVL prevalence. Secondary outcomes included recipient characteristics, DNAemia kinetics, and posttransplant lymphoproliferative disorder (PTLD) in recipients with EBV CHVL versus low-grade DNAemia or no DNAemia. Results. Five hundred forty-one recipients had a mean follow-up of 4.6 y. Fourteen recipients (2.6%) developed EBV CHVL, 70 (12.9%) had low-grade EBV DNAemia, and 457 (84.5%) had no EBV DNAemia. EBV CHVL was more common in recipients who were Caucasian ( P = 0.04), younger ( P = 0.04), received induction immunosuppression ( P = 0.02), and had high-risk donor–recipient EBV serologic mismatch ( P < 0.0001). CHVL patients had a higher first viral load ( P = 0.03), longer time to maximum viral load ( P = 0.02), and did not achieve sustained DNAemia clearance versus low-grade DNAemia. Three EBV-positive PTLD cases occurred in recipients with a history of EBV DNAemia. PTLD was present in 7.1% (1/14) CHVL versus 2.9% (2/70) low-grade DNAemia patients ( P = 0.002). EBV DNAemia developed in 32 EBV seronegative recipients (32/59; 54%); clearance was achieved in 70% (14/20) with low-grade DNAemia but no CHVL (0/12; P = 0.0001). Conclusions. CHVL was uncommon and appeared to occur after primary EBV infection. Future studies should explore other potentially modifiable risk factors for PTLD, including optimal management of EBV DNAemia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».