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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».