COVID-19 Associated Pulmonary Aspergillosis: Systematic Review and Patient-Level Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Pulmonary aspergillosis may complicate COVID-19 and contribute to excess mortality in intensive care unit (ICU) patients. The incidence is unclear because of discordant definitions across studies. Objective We sought to review the incidence, diagnosis, treatment, and outcomes of COVID-19-associated pulmonary aspergillosis (CAPA), and compare research definitions. Methods We systematically reviewed the literature for ICU cohort studies and case series including ≥ patients with CAPA. We calculated pooled incidence. Patients with sufficient clinical details were reclassified according to 4 standardized definitions (Verweij, White, Koehler, and Bassetti). Measurements Correlations between definitions were assessed with Spearman’s rank test. Associations between antifungals and outcome were assessed with Fisher’s Exact test. Main Results 38 studies (35 cohort studies and 3 case series) were included. Among 3,297 COVID-19 patients in ICU cohort studies, 313 were diagnosed with CAPA (pooled incidence 9.5%). 197 patients had patient-level data allowing reclassification. Definitions had limited correlation with one another (ρ=0.330 to 0.621, p<0.001). 38.6% of patients reported to have CAPA did not fulfil any research definitions. Patients were diagnosed after a median of 9 days (interquartile range 5-14) in ICUs. Tracheobronchitis occured in 5.3% of patients examined with bronchoscopy. The mortality rate (50.0%) was high, irrespective of antifungal use (p=0.28); this remained true even when the analysis was restricted to patients meeting standardized definitions for CAPA. Conclusions The reported incidence of CAPA is exaggerated by use of non-standard definitions. Further research should focus on identifying patients likely to benefit from antifungals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».