Trends of pulmonary fungal infections from 2013 to 2019: an AI-based real-world observational study in Guangzhou, China
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the prevalence trend of pulmonary fungal infection (PFI) has rapidly increased. Changes in the risk factors for, distributions of underlying diseases associated with and clinical characteristics of some individual PFIs have been reported in the past decade. However, data regarding PFIs remain uncertain. This study reports the epidemiological characteristics and trends of PFIs over time in recent years. We applied an automated natural language processing (NLP) system to extract clinically relevant information from the electronic health records (EHRs) of PFI patients at the First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University. Then, a trend analysis was performed. From January 1, 2013, to December 31, 2019, 40,504 inpatients and 219,414 outpatients with respiratory diseases were screened, in which 1368 inpatients and 1313 outpatients with PFI were identified. These patients were from throughout the country, but most patients were from southern China. Upward trends in PFIs were observed in both hospitalized patients and outpatients (P<0.05). The stratification by age showed that the incidence of hospitalized patients aged 14–30 years exhibited the most obvious upward trend, increasing from 9.5 per 1000 patients in 2013 to 88.3 per 1000 patients in 2019. Aspergillosis (56.69%) was the most common PFI, but notably, the incidence rates of Talaromyces marneffei, which used to be considered uncommon, exhibited the most rapid increases. In younger PFI patients, the incidence and trend of PFIs have increased. Infection by previously uncommon pathogens has also gradually increased. Increased attention should be paid to young PFI patients and uncommon PFI pathogen infections.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».