Death and Graft Loss in Simultaneous Pancreas-Kidney Recipients by Donor-Recipient Cytomegalovirus Serostatus in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Cytomegalovirus (CMV) serologic discordance is a known risk factor for adverse outcomes after solid-organ transplantation. This study evaluated outcomes of simultaneous pancreas-kidney (SPK) recipients based on donor and recipient CMV serostatus. Using the Scientific Registry of Transplant Recipients, we identified adult SPK recipients between 2014 and 2024 and categorized them as donor/recipient negative (D-/R-), recipient positive (R+), or donor positive/recipient negative (D+/R-). Patients with missing data, nonstandard immunosuppression, or positive crossmatch were excluded. Among 4,744 recipients (831 D-/R-, 2,671 R+, 1,242 D+/R-), the D+/R- group had the highest 1-year rates of graft rejection (16.6%, p = 0.02) and hospitalization (67.2%, p = 0.005), whereas the D-/R- group had the lowest (11.8% and 60.0%, respectively). In multivariable models, D+/R- recipients had higher risks of death (HR 1.28; 95% CI, 1 .01-1.62; p = 0.045), pancreas graft-loss (HR 1.25; 95% CI, 1.06-1.48; p = 0.009), and death-censored kidney graft-loss (HR 1.31; 95% CI, 1.01-1.69; p = 0.04) compared with R+. Conversely, D-/R- recipients had a lower risk of kidney graft-loss (HR 0.66; 95% CI, 0.46-0.96; p = 0.03). CMV D+/R- serostatus is independently associated with increased mortality and graft-loss after SPK transplantation. Matching CMV-seronegative donors with seronegative recipients may improve outcomes, warranting further study of the feasibility and broader impact of CMV serostatus-based-matching.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».