Clinical and Pathological Evaluation of<i>Mycobacterium marinum</i>Group Skin Infections Associated With Fish Markets in New York City
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: From December 2013 through May 2014, physicians, dermatopathologists, and public health authorities collaborated to characterize an outbreak of Mycobacterium marinum and other nontuberculous mycobacterial skin and soft tissue infections (SSTIs) associated with handling fish in New York City's Chinatown. Clinicopathologic and laboratory investigations were performed on a series of patients. METHODS: Medical records were reviewed for 29 patients. Culture results were available for 27 patients and 24 biopsy specimens were evaluated by histopathology, immunohistochemistry (IHC) staining for acid-fast bacilli (AFB), and mycobacterial polymerase chain reaction (PCR) assays. RESULTS: All patients received antibiotics. The most commonly prescribed antibiotic regimen was clarithromycin and ethambutol. Of the 29 patients in this case series, 16 (55%) received surgical treatment involving incision and drainage, mass excision, and synovectomy. Of these, 7 (44%) had deep tissue involvement. All patients showed improvement. For those with culture results, 11 of 27 (41%) were positive for M. marinum; the remainder showed no growth. Poorly formed granulomas (96%), neutrophils (75%), and necrosis (79%) were found in 24 biopsies. Of 15 cases that were culture-negative and analyzed by other methods, 9 were PCR positive for M. marinum group species, 8 were IHC positive, and 3 were positive by AFB stains. CONCLUSIONS: A multidisciplinary approach was used to identify cases in an outbreak of M. marinum infections. The use of histopathology, culture, and IHC plus PCR from full thickness skin biopsy can lead to improved diagnosis of M. marinum SSTIs compared to relying solely on mycobacterial culture, the current gold standard.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».