Concurrent Infection with SARS-CoV-2 and Pneumocystis jirovecii in Immunocompromised and Immunocompetent Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) may occur with concurrent infections caused by bacterial and fungal microorganisms. This systematic review evaluated studies reporting concomitant COVID-19 and Pneumocystis jirovecii pneumonia (PJP). We found 39 patients (74% male, median age: 56.8 (range: 11–83) years), including 66% immunosuppressed individuals (23% HIV-infected and 41% on long-term corticosteroid therapy). Patients were characteristically severely ill (mechanical ventilation: 70%), associated with 41% mortality. The median lymphocyte count was 527 cells/mm3 (range: 110–2200), and the median CD4+ T cell count was 206 cells/mm3 (range: 8–1021). We identified three patterns of concurrent COVID-19 and P. jirovecii infection. The first pattern (airway colonization with a low burden of P. jirovecii) does not seem to modify the COVID-19 course of illness. However, P. jirovecii superinfection, typically occurring weeks after COVID-19 diagnosis as a biphasic illness, and P. jirovecii coinfection characteristically results in progressive multilobar pneumonia, which is associated with poor outcomes. To support this categorization, we reported three patients with concurrent PJP and COVID-19 identified in our institution, presenting these clinical scenarios. The diagnosis of PJP requires a high index of suspicion, since clinical and radiological characteristics overlap with COVID-19. Observational studies are necessary to determine the PJP burden in patients with COVID-19 requiring hospitalization.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».