Cryptococcosis in patients with diabetes mellitus <scp>II</scp> in mainland China: 1993‐2015
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus II (DM II) is a newly defined independent factor contributing to the morbidity and mortality of cryptococcosis. This retrospective case analysis aims to explore the epidemiology, clinical profile and strain characteristics of cryptococcosis in Chinese DM II patients. This study included 30 cases of cryptococcosis with DM II occurring from 1993 to 2015 in mainland China. The hospital-based prevalence of cryptococcosis in DM II was 0.21%. The mean age of the patients was 56.1 years (95% confidence interval: 51.5, 60.6), and 93% of the patients were older than 40 years. Sixty-two per cent of the patients experienced untreated or poorly controlled blood glucose before infection. Multilocus sequence typing analysis categorised all cultured strains as Cryptococcus neoformans and sequence type 5. Sixty-nine per cent of pulmonary cryptococcosis patients experienced misdiagnoses and treatment delays. Sixty per cent of cryptococcal meningitis patients received substandard antifungal therapy. The overall death rate was 33%. Considering the large population size of DM II patients in China, improved attention should be paid to the high prevalence of cryptococcosis as revealed by us. We also emphasised the importance of blood glucose control for infection prevention, especially among the elderly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».