Diabetes mellitus as the major risk factor for mucormycosis in Mexico: Epidemiology, diagnosis, and outcomes of reported cases
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Mucormycosis is an emerging infectious disease with high rates of associated mortality and morbidity. Little is known about the characteristics of mucormycosis or entomophthoromycosis occurring in Mexico. A search strategy was performed of literature published in journals found in available databases and theses published online at Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) library website reporting clinical cases or clinical case series of mucormycosis and entomophthoromycosis occurring in Mexico between 1982 and 2016. Among the 418 cases identified, 72% were diabetic patients, and sinusitis accounted for 75% of the reported cases. Diabetes mellitus was not a risk factor for entomophthoromycosis. Mortality rate was 51% (125/244). Rhizopus species were the most frequent isolates (59%, 148/250). Amphotericin B deoxycholate was used in 89% of cases (204/227), while surgery and antifungal management as combined treatment was used in 90% (172/191). In diabetic individuals, this combined treatment approach was associated with a higher probability of survival (95% vs 66%, OR = 0.1, 95% CI, 0.02-0.43' P = .002). The most common complications were associated with nephrotoxicity and prolonged hospitalization due to IV antifungal therapy. An algorithm is proposed to establish an early diagnosis of rhino-orbital cerebral (ROC) mucormycosis based on standardized identification of warning signs and symptoms and performing an early direct microbiological exam and histopathological identification through a multidisciplinary medical and surgical team. In summary, diabetes mellitus was the most common risk factor for mucormycosis in Mexico; combined antifungal therapy and surgery in ROC mucormycosis significantly improved survival.
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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 | 0,003 | 0,140 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle