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Enregistrement W2935257409 · doi:10.1097/iop.0000000000001357

Invasive Fungal Sinusitis: Risk Factors for Visual Acuity Outcomes and Mortality

2019· article· en· W2935257409 sur OpenAlexaff
Kristin E. Hirabayashi, Oluwatobi O. Idowu, Evan Kalin-Hajdu, Catherine E. Oldenburg, Frank Brodie, Robert C. Kersten, M. Reza Vagefi

Notice bibliographique

RevueOphthalmic Plastic and Reconstructive Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésMedicineVisual acuitySinusitisSurgeryRetrospective cohort studyConfidence intervalFungal sinusitisMedical recordMalignancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Invasive fungal sinusitis is a rare but potentially lethal disease that primarily affects immunocompromised patients. The purpose of this study was to review an academic medical center's experience in the presentation, diagnosis, and treatment of invasive fungal sinusitis. METHODS: A retrospective chart review was performed at a single institution over a 17-year period. Medical records, radiographic imaging, and operative reports were analyzed. Bivariate and multivariable analyses were performed to determine factors that affected visual acuity outcomes and mortality. RESULTS: Fifty-five patients with histopathologically confirmed invasive fungal sinusitis were included. The average duration of follow up was 1.8 ± 2.6 years (range: 1 week to 10 years). The most common causes of immunosuppression were hematologic malignancy (45%), diabetes (31%), and organ transplantation (9%). At presentation, 35% of individuals were neutropenic (absolute neutrophil count < 500/μl). All patients received systemic antifungal treatment. A surgical intervention was performed on 50 patients (91%), and all but one had functional endoscopic sinus surgery. Nine (16%) patients underwent orbital exenteration. Multivariable analysis of visual acuity outcomes demonstrated that individuals infected with Zygomycota had 6-7 lines worse vision than those infected with Ascomycota (mean difference in logMAR 0.66, 95% confidence interval 0.27 to 1.06, p = 0.001). Patients who had functional endoscopic sinus surgery had 7-8 lines better visual acuity than those without functional endoscopic sinus surgery (mean difference in logMAR -0.76, 95% confidence interval -1.13 to -0.38, p < 0.001). The overall death rate due to infection was 24%. Bivariate models demonstrated no difference in mortality in patients receiving exenteration versus those who did not (p = 0.14). Multivariable analysis of mortality demonstrated that neutropenia increased mortality (adjusted odds ratio 10.05, 95% confidence interval 1.49 to 67.67, p = 0.02). Having a greater number of surgeries was associated with an increased rate of survival (adjusted odds ratio 0.39, 95% confidence interval 0.15 to 0.96, p = 0.04). CONCLUSIONS: Invasive fungal sinusitis is an aggressive disease with significant mortality. Patients with neutropenia had a lower rate of survival, and infection with Zygomycota was associated with worse visual acuity outcomes. Those having functional endoscopic sinus surgery had better final visual acuity, and an increased number of surgeries was associated with a decreased chance of death. Exenteration yielded no observed survival benefit.Endoscopic sinus debridement portends better visual acuity outcomes in patients with invasive fungal sinusitis, whereas exenteration yields no difference in survival benefit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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