Cutaneous Nontuberculous Mycobacterial Infections in Alberta, Canada: An Epidemiologic Study and Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cutaneous infections caused by nontuberculous mycobacteria (NTM) occur infrequently. Nonetheless, the incidence of NTM infections is reported to be increasing. In Canada, cutaneous NTM infections have not been well described. OBJECTIVES: A database review from 2006 to 2016 was done to assess species frequency, incidence, and trends of the most common cutaneous NTMs in the province of Alberta, Canada. We also reviewed major diagnostic and epidemiologic aspects of NTM cutaneous infections with a focus on Mycobacterium marinum. RESULTS: A database search identified 244 cases of NTM infections. Mycobacterium avium-intracellulare complex had the highest incidence, causing 64% of cases. Rapid growers ( Mycobacterium abscessus, Mycobacterium chelonae, Mycobacterium fortuitum) caused 23% and M marinum 13%. Information on infection site was available for 117 cases. There was no difference noted in sex distribution; however, differences in age groups between species were noted. CONCLUSIONS: The incidence of NTM cutaneous infections in Alberta, Canada, was reported for the first time and the incidence of M marinum was found to be similar to that reported in the worldwide literature. Patients' age groups were different between species. Knowledge of the unique microbiological features of NTMs and the role of the diagnostic laboratory are important.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».