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Enregistrement W4399477459 · doi:10.1093/mmy/myae061

Clinical spectrum, phenotypic and molecular characterization, and antifungal susceptibility of an emerging human pathogen, <i>Acrophialophora</i>, from India

2024· article· en· W4399477459 sur OpenAlexaff
Harsimran Kaur, Parakriti Gupta, Haseen Ahmad, Shamanth A. Shankarnarayan, Pravin Salunke, Deepak Bansal, Anand S. Shah, Bansidhar Tarai, Kamlesh Patel, Nidhi Singla, Arghadip Samaddar, Neha Jain, Anup Ghosh, Arunaloke Chakrabarti, Shivaprakash M. Rudramurthy

Notice bibliographique

RevueMedical Mycology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardDepartment of Science and Technology, Government of KeralaIndian Council of Medical Research
Mots-clésBiologyCaspofunginRibosomal DNAFluconazoleRibosomal RNAGenotypeLocus (genetics)MicrobiologyInternal transcribed spacerGenotypingPhylogenetic treeMycologyAntifungalGeneticsGeneBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acrophialophora is implicated in superficial and invasive infections, especially in immunosuppressed individuals. The present study was undertaken to provide clinical, microbiological, phylogenetic, and antifungal susceptibility testing (AFST) profile of Acrophialophora isolated from India. All the isolates identified as Acrophialophora species at the National Culture Collection for Pathogenic Fungi, Chandigarh, India were revived. Phenotypic and molecular characterization was performed, followed by temperature studies, scanning electron microscopy (SEM), and AFST. We also performed systematic review of all the cases of Acrophialophora species reported till date. A total of nine isolates identified as Acrophialophora species were identified by molecular method as A. fusispora (n = 8) and A. levis (n = 1), from brain abscess (n = 4), respiratory tract (n = 3), and corneal scraping (n = 2). All patients but two had predisposing factors/co-morbidities. Acrophialophora was identified as mere colonizer in one. Temperature studies and SEM divulged variation between both species. Sequencing of the internal transcribed spacer ribosomal DNA and beta-tubulin loci could distinguish species, while the LSU ribosomal DNA locus could not. AFST showed the lowest minimum inhibitory concentrations (MICs) for triazoles and the highest for echinocandins. Systematic literature review revealed 16 cases (11 studies), with ocular infections, pulmonary and central nervous system infections, and A. fusispora was common species. All the patients except three responded well. High MICs were noted for fluconazole, micafungin, and caspofungin. This is the first study delineating clinical, phenotypic, and genotypic characteristics of Acrophialophora species from India. The study highlights microscopic differences between both species and emphasizes the role of molecular methods in precise identification. Triazoles appear to be the most effective antifungals for managing patients.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,320 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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