Characteristics, treatment and outcomes of nontuberculous mycobacterial pulmonary disease after allogeneic haematopoietic stem cell transplant
Notice bibliographique
Résumé
Allogeneic haematopoietic stem cell transplant (alloHCT) recipients are at risk for a variety of opportunistic infections. While typical bacterial infections occur most frequently, nontuberculous mycobacteria (NTM) are becoming increasingly recognised as pathogens after alloHCT [1]. The prevalence of NTM pulmonary disease (NTM-PD) is increasing worldwide, with a rise in Ontario's period prevalence from 29.3 per 100 000 in 1998–2002 to 41.3 per 100 000 in 2006–2010 [2]. Likewise, the incidence of NTM-PD post alloHCT increased from 0.11–0.23% [3, 4] in early studies to 2.7–3.15% in recent investigations [5, 6]. Despite the incidence of NTM-PD after alloHCT being far higher than in the general population [6], there are few reports addressing management and treatment outcomes of NTM-PD after alloHCT. We reviewed the experience with NTM-PD among alloHCT recipients at our institution to better characterise clinical features and treatment outcomes. Nontuberculous mycobacterial pulmonary disease in allogeneic haematopoietic stem cell transplant recipients
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».