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Enregistrement W3136710643 · doi:10.1177/20499361211004367

Increased mortality associated with uncontrolled diabetes mellitus in patients with pulmonary cryptococcosis: a single US cohort study

2021· article· en· W3136710643 sur OpenAlexaff
Solana Archuleta, Amal Gharamti, Stefan Sillau, Paula Castellanos, Sindhu Chadalawada, William Mundo, Mehdi Bandali, José Oñate, Ernesto Martínez, Daniel B. Chastain, Kristen DeSanto, Leland Shapiro, Ilan S. Schwartz, Carlos Franco‐Paredes, Andrés F. Henao‐Martínez

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Infectious Disease · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioCryptococcosisOdds ratioInternal medicineDiabetes mellitusProportional hazards modelRisk factorConfidence intervalRetrospective cohort studyLogistic regressionPneumoniaGastroenterologySurgeryImmunologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes mellitus is an established risk factor for bacterial infections, but its role in cryptococcosis is unclear. The study aimed to determine whether uncontrolled diabetes (HbA1c >7%) was an independent risk factor for mortality in cryptococcosis. Methods: A retrospective case–control study partially matched by age and gender was performed in patients tested for Cryptococcus infection at the University of Colorado Hospital from 2000 to 2019. A multivariable logistic regression model was used to identify mortality predictors. Cox proportional hazard model was used for survival analysis. Results: We identified 96 cases of cryptococcosis and 125 controls. Among cases, cryptococcal meningitis (49.0%) and pneumonia (36.5%) constituted most infections. Cases with pulmonary cryptococcosis with uncontrolled diabetes had a higher mortality at 10 weeks (50% versus 7%, p = 0.006) and 1 year (66.7% versus 13.8%, p = 0.005) compared to pulmonary cases with controlled or no diabetes. Unadjusted Cox proportional hazard model found an increased rate of death for uncontrolled diabetes at 10 weeks [hazard ratio 8.4, confidence interval (CI): 1.4–50.8, p = 0.02] and 1 year (hazard ratio 7.0, CI: 1.7–28.4, p = 0.007) among pulmonary cryptococcosis cases. Multivariable analysis showed a significantly increased odds of 10 weeks [odds ratio (OR) = 4.3, CI: 1.1–16.5, p = 0.035] and 1 year (OR = 5.0, CI: 1.4–18.3, p = 0.014) mortality for uncontrolled diabetes among pulmonary cryptococcosis cases. After adjustment for gender, age, and case/control, for every 1% increase in HbA1c levels, the odds of pulmonary cryptococcosis mortality at 1 year increased by 11% (OR = 1.6, CI 95%: 1.1–2.3, p = 0.006). Conclusion: Uncontrolled diabetes is associated with worse outcomes in pulmonary cryptococcosis, including a 4-fold and 6-fold increased odds of death at 10 weeks and 1 year, respectively. Glucose control interventions should be explored to improve clinical outcomes in patients with pulmonary cryptococcosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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