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Enregistrement W3217196012 · doi:10.1093/ofid/ofab510

Coronavirus Disease 2019–Associated Invasive Fungal Infection

2021· article· en· W3217196012 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMSD AustraliaNational Institutes of HealthAstellas PharmaRegeneron PharmaceuticalsAmplyxCidara TherapeuticsUniversity of AlabamaCenters for Disease Control and PreventionUniversity of Alabama at BirminghamGilead SciencesPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineMucormycosisDiseaseIncidence (geometry)ImmunologyAspergillosisEpidemiologyCoronavirusMiddle East respiratory syndrome coronavirusIntensive care medicineCryptococcosisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) can become complicated by secondary invasive fungal infections (IFIs), stemming primarily from severe lung damage and immunologic deficits associated with the virus or immunomodulatory therapy. Other risk factors include poorly controlled diabetes, structural lung disease and/or other comorbidities, and fungal colonization. Opportunistic IFI following severe respiratory viral illness has been increasingly recognized, most notably with severe influenza. There have been many reports of fungal infections associated with COVID-19, initially predominated by pulmonary aspergillosis, but with recent emergence of mucormycosis, candidiasis, and endemic mycoses. These infections can be challenging to diagnose and are associated with poor outcomes. The reported incidence of IFI has varied, often related to heterogeneity in patient populations, surveillance protocols, and definitions used for classification of fungal infections. Herein, we review IFI complicating COVID-19 and address knowledge gaps related to epidemiology, diagnosis, and management of COVID-19-associated fungal infections.

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.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,304 · 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