Causes of acute respiratory failure in the immunocompromised host
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: A wide spectrum of heterogeneous conditions can render a patient immunocompromised. Recent years have seen an increase in the number of immunocompromised patients given the earlier detection of conditions that require immunosuppressive therapies, changes in immunosuppressive regimens leading to increased survival or novel therapeutic advancements in oncologic care. Acute respiratory failure (ARF) is the leading cause of critical illness and mortality in this population. This review highlights the spectrum of causes of ARF in immunocompromised patients with a particular focus on acute toxicities of novel oncologic treatments. RECENT FINDINGS: Recent years have seen improved survival amongst critically ill immunocompromised patients with ARF. This is likely attributable to patient selection of immunosuppressive therapy, improved noninvasive microbiologic diagnostic techniques, improved antimicrobial prophylaxis, treatment, stewardship, and advancements in supportive care including intensive care. Infectious complications remain the leading cause of ARF in this population. However, one of the greatest challenges physicians continue to face is accurate identification of the cause of ARF, given the vast (and increasing) noninfectious causes of ARF across these patients. Emerging therapies, such as immune checkpoint inhibitors (ICIs) and chimeric antigen receptor T-cell therapy (CAR T-cell) have contributed to this problem. Finally, undetermined ARF is reported in approximately 13% of immunocompromised and is associated with a worse prognosis. SUMMARY: Infectious complications are still the leading cause of ARF in immunocompromised patients. However, noninfectious complications, derived from the underlying disease or treatment, should be always considered, including novel therapies, such as ICIs and CAR T cells. Further research should focus in improving the diagnostic rate in this subgroup.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».