Cirrhosis and fungal infections‐a cocktail for catastrophe: A systematic review and meta‐analysis with machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives We evaluated the magnitude and factors contributing to poor outcomes among cirrhosis patients with fungal infections (FIs). Methods We searched PubMed, Embase, Ovid and WOS and included articles reporting mortality in cirrhosis with FIs. We pooled the point and relative‐risk (RR) estimates of mortality on random‐effects meta‐analysis and explored their heterogeneity (I 2) on subgroups, meta‐regression and machine learning (ML). We assessed the study quality through New‐Castle‐Ottawa Scale and estimate‐asymmetry through Eggers regression. (CRD42019142782). Results Of 4345, 34 studies (2134 patients) were included (good/fair/poor quality: 12/21/1). Pooled mortality of FIs was 64.1% (95% CI: 55.4–72.0, I 2: 87%, p < .01), which was 2.1 times higher than controls (95% CI: 1.8–2.5, I 2:89%, p < .01). Higher CTP (MD: +0.52, 95% CI: 0.27–0.77), MELD (MD: +2.75, 95% CI: 1.21–4.28), organ failures and increased hospital stay (30 vs. 19 days) were reported among cases with FIs. Patients with ACLF (76.6%, RR: 2.3) and ICU‐admission (70.4%, RR: 1.6) had the highest mortality. The risk was maximum for pulmonary FIs (79.4%, RR: 1.8), followed by peritoneal FIs (68.3%, RR: 1.7) and fungemia (55%, RR: 1.7). The mortality was higher in FIs than in bacterial (RR: 1.7) or no infections (RR: 2.9). Estimate asymmetry was evident (p < 0.05). Up to 8 clusters and 5 outlier studies were identified on ML, and the estimate‐heterogeneity was eliminated by excluding such studies. Conclusions A substantially worse prognosis, poorer than bacterial infections in cirrhosis patients with FIs, indicates an unmet need for improving fungal diagnostics and therapeutics in this population. ACLF and ICU admission should be included in the host criteria for defining IFIs.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».