Successful treatment of a kidney transplant patient with COVID-19 and late-onset Pneumocystis jirovecii pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Solid transplant patients are susceptible to Pneumocystis jirovecii pneumonia (PJP). While the vast majority of PJP cases occur within the first 6 months after transplantation, very few PJP cases are seen beyond 1 year post-transplantation (late-onset PJP). PJP and coronavirus disease 2019 (COVID-19, caused by infection with SARS-CoV-2) share quite a few common clinical manifestations and imaging findings, making the diagnosis of PJP often underappreciated during the current COVID-19 pandemic. To date, only 1 case of kidney transplantation who developed COVID-19 and late-onset PJP has been reported, but this patient also suffered from many other infections and died from respiratory failure and multiple organ dysfunction syndrome. A successful treatment of kidney patients with COVID-19 and late-onset PJP has not been reported. CASE PRESENTATION: We present a case of a 55-year-old male kidney transplant patient with COVID-19 who also developed late-onset PJP. He received a combined treatment strategy, including specific anti-pneumocystis therapy, symptomatic supportive therapy, adjusted immunosuppressive therapy, and use of antiviral drugs/antibiotics, ending with a favorable outcome. CONCLUSIONS: This case highlights the importance of prompt and differential diagnosis of PJP in kidney transplant patients with SARS-CoV-2 infection. Further studies are required to clarify if kidney transplant patients with COVID-19 could be prone to develop late-onset PJP and how these patients should be treated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».