Global burden of nontuberculous mycobacteria in the cystic fibrosis population: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: People living with cystic fibrosis have an increased risk of lung infection with nontuberculous mycobacteria (NTM), the prevalence of which is reportedly increasing. We conducted a systematic review of the literature to estimate the burden (prevalence and incidence) of NTM in the cystic fibrosis population. Methods: Electronic databases, registries and grey literature sources were searched for cohort and cross-sectional studies reporting epidemiological measures (incidence and prevalence) of NTM infection or NTM pulmonary disease in cystic fibrosis. The last search was conducted in September 2021; we included reports published since database creation and registry reports published since 2010. The methodological quality of studies was appraised with the Joanna Briggs Institute tool. A random effects meta-analysis was conducted to summarise the prevalence of NTM infection, and the remaining results are presented in a narrative synthesis. Results: This review included 95 studies. All 95 studies reported on NTM infection, and 14 of these also reported on NTM pulmonary disease. The pooled estimate for the point prevalence of NTM infection was 7.9% (95% CI 5.1-12.0%). In meta-regression, sample size and geographical location of the study modified the estimate. Longitudinal analysis of registry reports showed an increasing trend in NTM infection prevalence between 2010 and 2019. Conclusions: The overall prevalence of NTM infection in cystic fibrosis is 7.9% and is increasing over time based on international registry reports. Future studies should report screening frequency, microbial identification methods and incidence rates of progression from NTM infection to pulmonary disease.
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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 | 0,017 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle