Forensic Neuropathologic Phenotypes of Fungal Central Nervous System Infections
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Fungal infections of the central nervous system (FI-CNS) are life-threatening infections that most commonly affect immunocompromised individuals, but immunocompetent individuals may also be infected. Although FI-CNS are relatively rare, the prevalence of FI-CNS is on the rise because of the increasing number of transplant recipients, human immunodeficiency virus-infected individuals, and use of immunosuppressive therapies. Most cases of FI-CNS originate from outside the central nervous system. The etiologic fungi can be classified into 3 fungal groups: molds, dimorphic fungi, and yeasts. The clinical presentation of FI-CNS is highly variable and may be difficult to diagnose premortem. We present a case series of 3 patients, each infected by 1 representative species from each of the 3 fungal groups (Aspergillus species, Blastomyces species, Candida species) to illustrate different neuropathologic phenotypes of FI-CNS. All 3 patients had no history of immunodeficiency and were not suspected to have FI-CNS until they were diagnosed at autopsy. Fungal infections of the central nervous system are often fatal due to delayed diagnosis and diagnostic testing. Awareness of such poly-phenotypic manifestations of FI-CNS will be helpful in reducing delayed diagnosis. It is important for clinicians to include FI-CNS on the differential diagnosis when radiographic findings are nonspecific.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».