Fungal Diversity and Onychomycosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Onychomycosis is a fungal infection of the nail that is often recalcitrant to treatment and prone to relapse. Traditional potassium hydroxide and culture diagnosis is costly and time-consuming. Therefore, molecular methods were investigated to demonstrate effectiveness in diagnosis and to quantify the microbial flora present that may be contributing to disease. METHODS: A total of 8,816 clinically suspicious toenail samples were collected by podiatric physicians across the United States from patients aged 0 to 103 years and compared with a control population (N = 20). Next-generation sequencing and quantitative polymerase chain reaction were used to identify and quantify dermatophytes, nondermatophyte molds, and bacteria. RESULTS: Approximately 50% of suspicious toenails contained both fungi and bacteria, with the dermatophyte Trichophyton rubrum contributing the highest relative abundance and presence in 40% of these samples. Of the remaining 50% of samples, 34% had bacterial species present and 16% had neither. Fungi only were present in less than 1% of samples. Nondermatophyte molds contributed to 11.0% of occurrences in fungus-positive samples. All of the control samples were negative for fungi, with commensal bacterial species composing most of the flora population. CONCLUSIONS: Molecular methods were successful in efficiently quantifying microbial and mycologic presence in the nail. Contributions from dermatophytes were lower than expected, whereas the opposite was true for nondermatophyte molds. The clinical significance of these results is currently unknown.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».