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Enregistrement W4402799678 · doi:10.1097/01.tp.0001067404.54587.8a

P.137: Which immunodeficiency status has greater risks of poor pneumocystic pneumonia outcomes than other immunocompromised populations?

2024· article· en· W4402799678 sur OpenAlexaffabout
Poramed Winichakoon, Javier T Solera, Hanan Albasata, Susan M. Poutanen, Seyed M. Hosseini‐Moghaddam

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumocystis jirovecii pneumonia detection and treatment
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPneumoniaMedicineImmunodeficiencyHuman immunodeficiency virus (HIV)Intensive care medicineImmunologyEnvironmental healthInternal medicineImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There has been limited data in comparison of Pneumocystis pneumonia (PCP) outcomes and course of illness among non-HIV immunocompromised cohorts. This study aims to assess the manifestations and outcomes of PCP in diverse immunocompromised populations. The findings may be helpful for identifying risk factors of destructive consequences in this life-threatening fungal infection. Methods: We retrospectively reviewed and collected data including clinical presentations, course of illness, comorbidities, laboratory data, imaging studies, and treatment of patients diagnosed with PCP at University Health Network, Toronto, Canada, from January 1, 2011, to December 31, 2021. The study outcome was a composite variable including 21-day ICU admission and/or 28-day all-cause mortality following PCP diagnosis. Risk factors of the composite outcomes were preliminarily identified by univariate analysis methods, then we used multivariable logistic regression analysis and estimated adjusted OR (aOR) to determine the concurrent effects of covariates. Results: During the specific time frame, a total of 182 immunocompromised patients including 19 (10.4%) HIV infection, 54 (29.7%) hematologic malignancies, 32 (17.6%) hematopoietic stem cell transplantation, 33 (18.1%) solid tumors, 26 (14.3%) solid organ transplantation, 12 (6.6%) autoimmune diseases, and 6 (3.3%) other immunosuppressive conditions fullfilled the PCP diagnostic criteria. The median age was 59.5 (interquartile range [IQR], 45.5-69.5 years) with 112 male (61.5%). 83 (45.6%) of them were on chronic steroid treatment at diagnosis. Prolonged (4 weeks at the minimum) lymphopenia and neutropenia were present in 115 (64.6%) and 27 (15.2%) patients, respectively. Overall, 44/182 patients (24.2%) developed composite outcomes with 39 ICU admissions (21.4%) and 17 (9.3%) deaths. In univariate analysis, significant risk factors were SOT [13 (29.5%) vs 13 (9.4%), p < 0.001], chronic liver disease [15 (34.1%) vs 9 (6.5%), p < 0.001], prolonged lymphopenia [37 (84.1%) vs 78 (56.5%), p < 0.001], hypoxemia [24 (54.5%) vs 55 (39.9%), p = 0.037], pulmonary nodules [18 (40.9%) vs 95 (68.8%), p = 0.001], and pleural effusion [14 (31.8%) vs 13 (9.4%), p < 0.001]. Finally, SOT (aOR 3.8, IQR 1.1-13.8), prolonged lymphopenia (aOR 8.8, IQR 2.1-37.4), and chronic liver disease (aOR 6.3, IQR 1.8-22.2) were statistically significant predictive variables of the composite outcomes from multivariate analysis. Conclusions: SOT recipients appear to be at a greater risk of combined ICU admission and mortality outcomes compared to other non-SOT immunocompromised patients infected with PCP. Prolonged lymphopenia and chronic liver disease were also correlated with unfavorable composite outcomes in these cohorts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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