Serum Galactomannan: A Predictor of Poor Outcomes in Peritoneal Dialysis Patients With Fungal Peritonitis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The potential value of serum galactomannan index (GMI) in monitoring treatment response in patients with fungal peritonitis who are receiving peritoneal dialysis (PD) was assessed in the present study. Methods: The study included all Thailand fungal PD-related infectious complications surveillance (MycoPDICS) DATA study participants who had timely PD catheter removal and availability of both baseline and ≥2 subsequent serum GMI measurements after starting antifungal therapy (if available). Serum GMI was assessed by direct double-sandwich enzyme-linked immunosorbent assay with reference to positive and negative control samples. Comparisons of categorical variables among groups were analyzed by Fisher's exact test for categorical data and the Wilcoxon rank-sum test for continuous variables. Mortality outcomes were analyzed by survival analyses using Kaplan-Meier curves with Log-rank test. Results: Seventy-six (46%) of 166 participants from 21 PD centers between 2018 and 2022 were included. The median age was 58 (50-65) years, and a half of the patients (50%) had type II diabetes. Nineteen (25%) and 57 (75%) episodes were caused by yeast and mold, respectively. Death occurred in 11 (14%) patients at 3 months, and no differences were observed in demographics, laboratories, treatment characteristics, or in baseline serum GMI between those who died and those who survived. Serum GMI progressively declined over the follow-up period after the completion of treatment. Patients who died had significantly higher posttreatment serum GMI levels and were more likely to have positive GMI after treatment. Conclusion: Serum GMI is an excellent biomarker for risk stratification and treatment response monitoring in patients on PD with fungal peritonitis.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».