(1→3)-β-d-Glucan in Cerebrospinal Fluid as a Biomarker for<i>Candida</i>and<i>Aspergillus</i>Infections of the Central Nervous System in Pediatric Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fungal infections of the central nervous system (FICNS) are important causes of morbidity and mortality among immunocompromised pediatric patients. Standard diagnostic modalities lack the sensitivity for detecting and therapeutically monitoring these life-threatening diseases. Current molecular methods remain investigational. (1→3)-β-d-glucan (BDG) is a cell wall component found in several fungal pathogens, including Candida and Aspergillus spp. Detecting BDG in cerebrospinal fluid (CSF) may be an important approach for detecting and therapeutically monitoring FICNS. To date, there has been no study that has investigated the effectiveness of CSF BDG as a diagnostic and therapeutic marker of FICNS in children. METHODS: Serial BDG levels were measured in serum and CSF samples obtained from pediatric patients (aged 0-18 years) with a diagnosis of probable or proven Candida or Aspergillus CNS infection. RESULTS: Nine cases of FICNS were identified in patients aged 1 month to 18 years. Two patients were infected with an Aspergillus species, and 7 patients were infected with a Candida species. All the patients at baseline had detectable BDG in their CSF. Among 7 patients who completed therapy for an FICNS, all elevated CSF BDG levels decreased to <31 pg/mL. At the time of this writing, 1 patient was still receiving therapy and continued to have elevated BDG levels. One patient died from overwhelming disseminated candidiasis. The lengths of therapy for these 9 children ranged from 2 weeks to 28 months. CONCLUSION: The BDG assay is useful in diagnosing and therapeutically monitoring Candida and Aspergillus CNS infections in pediatric patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».