Die perioperative COVID-19 Infektion in der Leber und Nieren- Transplantation – Eine Meta-Analyse zu internationalen Konsequenzen
Bibliographic record
Abstract
Einleitung: Der weltweite Mangel an Spenderorganen stellt eine fortwährende Herausforderung in der Viszeralmedizin dar, der insbesondere durch das neue Auftreten viraler Infektionserkrankungen auf die Probe gestellt wird. Dies zeigte sich, während der COVID-19 Pandemie, die zum einen ein erhöhtes Risiko für immunsupprimierte Patienten darstellte und zum anderen die Transplantationsrate massiv beeinflusste. Eine maßgebliche Limitation der bisherigen Studien zu COVID-19 und immunsupprimierten Patienten bei Leber- und Nieren-Transplantation besteht in einem fehlenden Vergleich der perioperativen Ergebnisse. In diesem Zusammenhang stellt die vorliegende Analyse eine Möglichkeit dar, zukünftige Behandlungskonzepte und Präventionsmaßnahmen pandemischer Infektionserkrankungen für immunsupprimierte Patienten zu etablieren. Ziele der Studie: Die vorliegende strukturierte Metaanalyse dient der vergleichenden Untersuchung der internationalen Studien und Strategien bei Patienten unter Immunsuppression und einer perioperativen COVID-19 Infektion. Material und Methodik: Die vorliegende Analyse beinhaltete ein unabhängiges Screening der MEDLINE, PubMed, EuropePMC, Cochrane und EMBACE Datenbank bis zum 31.01.2024. Von 1407 Studien wurden nach entsprechenden Kriterien 35 Artikel mit insgesamt 3440 Patienten selektiert. Die entsprechenden Artikel wurden in Leber- bzw. Nieren-spezifische Studien untergliedert und in die Subgruppen nach (1) COVID-19 positivem Spender oder (2) COVID-19 positivem Empfänger eingeteilt. Als primärer Endpunkt wurde die 30 Tage-Mortalität definiert. Abb. 1 Ergebnisse: Insgesamt ergab die Analyse eine ähnliche Anzahl von Studien zur Leber- (n=21) und Nierentransplantation (n=23). Das Verhältnis von Studien zu COVID-19 positiven Empfängern (n=17) und Spendern (n=15) stellte sich ebenfalls ähnlich dar. Die vorliegenden Ergebnisse legen keine erhöhte Gesamtmortalität nach Transplantation eines COVID-19 positiven Leber- oder Nieren-spendeorgans nahe (OR: 1.15; 95% CI, 0.91-1.39). Interessanterweise zeigt sich ebenfalls kein erhöhtes Risiko für eine COVID-19 Infektion nach Transplantation eines COVID-19 positiven Organs und kein negativer Einfluss bei COVID-19 positivem Empfänger in einem längeren perioperativen Intervall. Schlussfolgerungen: Die vorliegenden Ergebnisse zeigen vielversprechende neue Ansätze hinsichtlich der Strategien zum optimierten perioperativen Umgang im Zusammenhang der COVID-19 Infektion und einer immunsupprimierten Patientenkohorte. Publication History Article published online: 26 September 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.008 | 0.042 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".