Pan-Indian Clinical Registry of Invasive Fungal Infections Among Patients in the Intensive Care Unit: Protocol for a Multicentric Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fungal infections are now a great public health threat, especially in those with underlying risk factors such as neutropenia, diabetes, high-dose steroid treatment, cancer chemotherapy, prolonged intensive care unit stay, and so on, which can lead to mycoses with higher mortality rates. The rates of these infections have been steadily increasing over the past 2 decades due to the increasing population of patients who are immunocompromised. However, the data regarding the exact burden of such infection are still not available from India. Therefore, this registry was initiated to collate systematic data on invasive fungal infections (IFIs) across the country. OBJECTIVE: The primary aim of this study is to create a multicenter digital clinical registry and monitor trends of IFIs and emerging fungal diseases, as well as early signals of any potential fungal outbreak in any region. The registry will also capture information on the antifungal resistance patterns and the contribution of fungal infections on overall morbidity and inpatient mortality across various conditions. METHODS: This multicenter, prospective, noninterventional observational study will be conducted by the Indian Council of Medical Research through a web-based data collection method from 8 Advanced Mycology Diagnostic and Research Centers across the country. Data on age, gender, clinical signs and symptoms, date of admission, date of discharge or death, diagnostic tests performed, identified pathogen details, antifungal susceptibility testing, outcome, and so on will be obtained from hospital records. Descriptive and multivariate statistical methods will be applied to investigate clinical manifestations, risk variables, and treatment outcomes. RESULTS: These Advanced Mycology Diagnostic and Research Centers are expected to find the hidden cases of fungal infections in the intensive care unit setting. The study will facilitate the enhancement of the precision of fungal infection diagnosis and prompt treatment modalities in response to antifungal drug sensitivity tests. This registry will improve our understanding of IFIs, support evidence-based clinical decision-making ability, and encourage public health policies and actions. CONCLUSIONS: Fungal diseases are a neglected public health problem. Fewer diagnostic facilities, scanty published data, and increased vulnerable patient groups make the situation worse. This is the first systematic clinical registry of IFIs in India. Data generated from this registry will increase our understanding related to the diagnosis, treatment, and prevention of fungal diseases in India by addressing pertinent gaps in mycology. This initiative will ensure a visible impact on public health in the country. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/54672.
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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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».