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Enregistrement W4391832054 · doi:10.3892/ol.2024.14287

Impact on hospitalization and infection patterns of advanced lung cancer with lower respiratory tract infections: Targeted therapy vs. chemoradiotherapy

2024· article· en· W4391832054 sur OpenAlex
Dan Zhang, Jingjing Jin, Jianying Dou, Yan Huang, Haibo Zhang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOncology Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancerMedicineChemoradiotherapyMolecular medicineOncologyRespiratory tract infectionsInternal medicineRespiratory tractCancerPneumoniaIntensive care medicineOncogeneRespiratory systemCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer is a prevalent and highly lethal disease often complicated by lower respiratory tract infections. Microbial patterns in these infections vary based on treatment modalities. The present study explored the impact of lung cancer treatments on pathogens and clinical characteristics in the presence of lower respiratory tract infections to inform antimicrobial drug selection. A retrospective analysis was performed that included data from 93 patients diagnosed with advanced lung cancer and lower respiratory tract infections between January 2019 and December 2021. Patients were divided into the targeted therapy and chemoradiotherapy groups. Clinical, nutritional, biochemical, infection and pathogenetic indicators were compared. Of the 93 cases, 24 were in the targeted therapy group and 69 were in the chemoradiotherapy group. Pathological type and hospitalization duration differed significantly (P&lt;0.05), but age, sex, smoking history, alcohol consumption and underlying diseases did not (P&gt;0.05). Lymphocyte counts differed (P&lt;0.05), while body mass index, albumin, hemoglobin, alanine aminotransferase and creatinine levels, erythrocyte sedimentation rate, hypersensitive C‑reactive protein and procalcitonin levels, and the percentage of neutrophils did not (P&gt;0.05). Pathogenetic testing was negative in 15 patients and positive in 78 patients, with Gram‑negative bacteria (61.77%), fungi (17.65%) and viruses (11.76%) predominant in the targeted therapy group. In the chemoradiotherapy group, Gram‑negative bacteria (47.46%), fungi (28.81%) and viruses (16.95%) were also more prevalent. <em>Candida albicans</em> was the most frequent fungal infection in both groups, and mixed infections were common (50% in targeted therapy and 73.92% in chemoradiotherapy). The chemoradiotherapy group had significantly more mixed infections (P&lt;0.05). Overall, common pathogens in both groups included Gram‑negative bacteria, fungi and viruses. Chemoradiotherapy patients experienced longer hospital stays and a higher incidence of mixed infections, predominantly involving Gram‑negative bacteria and fungi. The results provide valuable insights into the rational selection of empirical antibiotics and antifungals for critically ill patients with lung cancer and lower respiratory tract infections in targeted therapy or chemoradiotherapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle