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Enregistrement W3108198681 · doi:10.14740/gr1255

Fungal Infection in Acutely Decompensated Cirrhosis Patients: Value of Model for End-Stage Liver Disease Score

2020· article· en· W3108198681 sur OpenAlexvenueno aff
Shahid Habib, Sandeep Yarlagadda, Teresia A. Carreon, Lindsey Schader, Chiu‐Hsieh Hsu

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineAscitesGastroenterologyOdds ratioWhite blood cellCirrhosisConfidence intervalSystemic inflammatory response syndromeComplete blood countSpontaneous bacterial peritonitisLogistic regressionUrinalysisModel for End-Stage Liver DiseaseConcordanceLiver diseaseSepsisUrineLiver transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Infection in acute-on-chronic liver failure (ACLF) patients is known to cause higher mortality. The current approach is to culture all patient samples. There are no published data evaluating fungal infections in acutely decompensated patients. In this study, we aim to identify clinical factors predictive of infections within ACLF patients and assess workup compliance within 24 h of hospital admission. METHODS: We retrospectively analyzed the charts of 457 ACLF patients seen at the University of Arizona between January 1, 2014 and December 31, 2014. We used logistic regression to identify potential risk indicators for bacterial, fungal, and any infections. In order to proceed to a systemic infection workup, the following parameters were assessed: complete blood count, urinalysis, urine culture, bacterial blood culture, chest X-ray, and ascitic fluid analysis in patients with ascites. Additionally, serological markers were also assessed in patient samples. Systemic inflammatory response syndrome (SIRS) was defined as the presence of two or more of the following criteria: temperature > 38 °C or < 36 °C, heart rate > 90 beats/min, respiratory rate > 20 breaths/min, white blood cell count > 12,000 or < 4,000 cells/mm or > 10% bands. RESULTS: An established infection was observed in 60.61% of ACLF patients. SIRS criteria predicted infections with concordance statistic (C-statistic) of 0.71 (odds ratio (OR) 6.85, 95% confidence interval (CI): 4.33, 10.85) for any infection, 0.63 (OR 2.88, 95% CI: 1.96, 4.23) for bacterial infection, and 0.53 (OR 1.32, 95% CI: 0.59, 2.96) for fungal infection. After including other significant variables (over 10 additional variables), predictive ability improved, C-statistic 0.83 (95% CI: 0.77, 0.90) for any infection and 0.71 (95% CI: 0.65, 0.77) for bacterial infections. The combination of model for end-stage liver disease (MELD) and hemoglobin (Hb) predicted fungal infections with C-statistic 0.74 (95% CI: 0.63, 0.84). Workup within 24 h of admission was obtained in 12% of patients. CONCLUSIONS: Fungal infections in ACLF patients results in an increased mortality rate. Elevated MELD and low Hb in combination predict fungal infections. Compliance is very poor to obtain diagnostic workup efficiently, better tools are needed to predict infection upon admission.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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