Protective Efficacy of BCG Vaccine against Mycobacterium leprae and Non-Tuberculous Mycobacterial Infections
Notice bibliographique
Résumé
The genus mycobacterium includes several species that are known to cause infections in humans. The microorganisms are classified into tuberculous and non-tuberculous based on their morphological characteristics, defined by the dynamic relationship between the host defenses and the infectious agent. Non-tuberculous mycobacteria (NTM) include all the species of mycobacterium other than the ones that cause tuberculosis (TB). The group of NTM contains almost 200 different species and they are found in soil, water, animals—both domestic and wild—milk and food products, and from plumbed water resources such as sewers and showerhead sprays. A systematic review of Medline between 1946 and 2014 showed an 81% decline in TB incidence rates with a simultaneous 94% increase in infections caused by NTM. Prevalence of infections due to NTM has increased relative to infections caused by TB owing to the stringent prevention and control programs in Western countries such as the USA and Canada. While the spread of typical mycobacterial infections such as TB and leprosy involves human contact, NTM seem to spread easily from the environment without the risk of acquiring from a human contact except in the case of M. abscessus in patients with cystic fibrosis, where human transmission as well as transmission through fomites and aerosols has been recorded. NTM are opportunistic in their infectious processes, making immunocompromised individuals such as those with other systemic infections such as HIV, immunodeficiencies, pulmonary disease, or usage of medications such as long-term corticosteroids/TNF-α inhibitors more susceptible. This review provides insight on pathogenesis, treatment, and BCG vaccine efficacy against M. leprae and some important NTM infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».