Fungal Infections in Neutropenic Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasive fungal infections (IFIs) are a significant problem in neutropenic patients. They are common, difficult to diagnose, and associated with high mortality. This chapter is organized according to the clinical, diagnostic, and therapeutic approaches that are recommended for the management of neutropenic patients at risk for IFIs. Although any fungal pathogen may potentially cause infection in neutropenic patients (Walsh and Groll, 1999a), here the focus is on more common fungal infections with special emphasis on Candida spp., Aspergillus spp., Fusarium spp., Scedosporium spp., Trichosporon spp., and the Zygomycetes. The epirical treatment of persistent fever in the neutropenic patient is also reviewed. The initial description of fungal infections in neutropenic patients was published more than 30 years ago (Bodey, 1966a). Bodey reviewed the records of all 454 patients with acute leukemia who died at the National Institutes of Health between 1954 and 1964 and found that 107 patients (24%) had a major fungal infection (excluding focal candidiasis). Despite the changes in clinical practice during the last 4 decades, more recent autopsy studies continue to show high frequencies of IFIs in leukemic patients: 25% overall in a study that included 12 hospitals in Europe, Canada, and Japan (Bodey et al, 1992), and a striking 58% in a more recent European report (Jandrlic et al, 1995). The frequencies are much lower for patients with solid tumors (1%–8%). These numbers must be interpreted with caution because of the selection bias inherent to autopsy studies, and the various definitions used in these series (Krick and Remington, 1976; Fraser et al, 1979; Wingard et al, 1979). The recent large trials of empirical antifungal therapy in neutropenic fever have documented relatively low frequencies of IFI (at the initiation of empirical therapy), ranging between 1.5% and 5.9% (Winston et al, 2000; Boogaerts et al, 2001) and similarly low frequencies of breakthrough infections during treatment, ranging between 2.6% and 5.5% (Boogaerts et al, 2001; Walsh et al, 2002). This broad range of rates reflects in part methodological and definition issues, but also underscores that not all neutropenic patients are at the same risk (Walsh et al, 1994; Prentice et al, 2000). The autopsy studies are also consistent on other points. A large percentage of fungal infections go undiagnosed during life. The general frequencies of pathogens are also fairly similar, with Candida comprising roughly 50% of all cases, Aspergillus 40% and the Zygomycetes, Cryptococcus and other pathogens accounting for the remainder. The current widespread use of azole prophylaxis is probably changing the epidemiology of IFI: Candida albicans is becoming less common, and other more resistant species (C. glabrata, C. krusei) are becoming more prevalent (Abbas et al, 2000; Bodey et al, 2002). At the same time, Aspergillus is emerging as the more common pathogen in some institutions, particularly in the setting of hematopoietic stem cell transplantation, where Aspergillus has replaced Candida as the most common fungal pathogen in a recent series (Martino et al, 2002).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».