Epidemiology, Risk Factors, and Prophylaxis Use for <i>Pneumocystis jirovecii</i> Pneumonia in the Non-HIV Population: A Retrospective Study in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: pneumonia (PJP) remains a significant threat in immunocompromised cases. Recent data on epidemiology and risk factors for PJP in non-HIV cases are scarce, and guidelines on appropriate prophylaxis are lacking. Methods: In this multicenter retrospective trial, all non-HIV adult cases admitted to hospitals in Québec City, Canada, between January 2011 and January 2021 with a diagnosis of PJP were assessed for eligibility. Results: An overall 129 cases of PJP were included. More than two-thirds had an underlying hematologic disease or an autoimmune/inflammatory condition. Prior to diagnosis, 83.7% were taking corticosteroids, 71.3% immunosuppressive agents (alone or in combination with corticosteroids), and 62% both. A diagnosis of PJP was noted in 22 patients receiving corticosteroids for treatment <28 days. Two patients developed PJP while undergoing corticosteroid monotherapy at a mean daily prednisone-equivalent dose <20 mg/d; 4.7% of our cohort received a PJP prophylaxis. Current recommendations or accepted clinical practices for PJP prophylaxis would not have applied to 48.8% of our patients. Conclusions: The use of corticosteroids-in monotherapy or in coadministration with other immunosuppressive agents-remains the principal risk factor for PJP in the non-HIV population. Current prophylaxis guidelines and accepted practices are insufficient to adequately prevent PJP and need to be broadened and updated.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».