Navigating fungal infections and antifungal stewardship: drug resistance, susceptibility testing, therapeutic drug monitoring and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Antifungal stewardship refers to the rational use of antifungal agents. Historically, in some instances, the misuse or overuse of antifungal agents has predisposed patients to an elevated risk of systemic side-effects and treatment resistance, as well as increased healthcare costs. Superficial mycoses, such as onychomycosis, are sometimes treated without any diagnostic testing and is associated with a high likelihood of self-diagnosis and self-treatment, potentially leading to the emergence of resistance against commonly used antifungals like terbinafine. Practitioners need to ensure that a proper clinical diagnosis is backed up by appropriate testing. This may include the traditional light microscopy and culture; additionally, molecular techniques (such as polymerase chain reaction, terbinafine gene mutational analysis) and antifungal susceptibility testing are considerations as appropriate. The choice of antifungal agent should be guided by what is the standard of care in the location where the clinician practices as well as more broadly state and national prescription patterns. Recently, reports of treatment resistance concerning both superficial and deep fungal infections have added another layer of difficulty to clinical practice. This review aims to explore the phenomenon of antifungal drug resistance, and highlights the importance of adopting antifungal stewardship programs. We provide an overview of treatment resistance and mechanisms of resistance reported thus far in dermatophytes. Challenges of performing antifungal susceptibility testing and therapeutic drug monitoring are discussed, as well as principles, recommendations and future directions of antifungal stewardship programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».