Predictors and outcomes of peritoneal dialysis-related infections due to filamentous molds (MycoPDICS)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We sought to evaluate the predictors and outcomes of mold peritonitis in patients with peritoneal dialysis (PD). METHODS: This cohort study included PD patients from the MycoPDICS database who had fungal peritonitis between July 2015-June 2020. Patient outcomes were analyzed by Kaplan Meier curves and the Log-rank test. Multivariable Cox proportional hazards model regression was used to estimating associations between fungal types and patients' outcomes. RESULTS: The study included 304 fungal peritonitis episodes (yeasts n = 129, hyaline molds n = 122, non-hyaline molds n = 44, and mixed fungi n = 9) in 303 patients. Fungal infections were common during the wet season (p <0.001). Mold peritonitis was significantly more frequent in patients with higher hemoglobin levels, presentations with catheter problems, and positive galactomannan (a fungal cell wall component) tests. Patient survival rates were lowest for non-hyaline mold peritonitis. A higher hazard of death was significantly associated with leaving the catheter in-situ (adjusted hazard ratio [HR] = 6.15, 95%confidence interval [CI]: 2.86-13.23) or delaying catheter removal after the diagnosis of fungal peritonitis (HR = 1.56, 95%CI: 1.00-2.44), as well as not receiving antifungal treatment (HR = 2.23, 95%CI: 1.25-4.01) or receiving it for less than 2 weeks (HR = 2.13, 95%CI: 1.33-3.43). Each additional day of antifungal therapy beyond the minimum 14-day duration was associated with a 2% lower risk of death (HR = 0.98, 95%CI: 0.95-0.999). CONCLUSION: Non-hyaline-mold peritonitis had worse survival. Longer duration and higher daily dosage of antifungal treatment were associated with better survival. Deviations from the 2016 ISPD Peritonitis Guideline recommendations concerning treatment duration and catheter removal timing were independently associated with higher mortality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».