Onychomycosis in the US Pediatric Population—An Emphasis on <i>Fusarium</i> Onychomycosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Onychomycosis is a common nail disease that is often difficult to treat with a high risk of recurrence. OBJECTIVE: To update our current understanding of the etiologic profile in pediatric patients with onychomycosis utilizing molecular diagnosis by polymerase chain reaction (PCR) combined with histopathologic examination. METHODS: Records of 19,770 unique pediatric patients were retrieved from a single diagnostic laboratory in the United States spanning over a 9-year period (March 2015 to April 2024). This cohort represents patients clinically suspected of onychomycosis seen by dermatologists and podiatrists. Dermatophytes, nondermatophyte molds (NDMs), and yeasts were identified by multiplex real-time PCR corroborated by the demonstration of fungal invasion on histopathology. RESULTS: An average of 37.0% of all patients sampled were mycology-confirmed to have onychomycosis. Most patients were between ages 11 and 16 years, and the rate of mycologically confirmed onychomycosis was significantly higher among the 6- to 8-year (47.2%) and 9- to 11-year (42.7%) age groups compared to the 0- to 5-year (33.1%), 12- to 14-year (33.2%), and 15- to 17-year (36.7%) age groups. The majority of infections were caused dermatophytes (74.7%) followed by NDMs (17.4%). The Trichophyton rubrum complex represents the dominant pathogen with higher detection rates in the 6- to 11-year-olds. Fusarium was the most commonly isolated NDM with an increasing prevalence with age. CONCLUSIONS: Elementary school-aged children have a higher risk of contracting onychomycosis which may be attributed to the onset of hyperhidrosis at puberty, use of occlusive footwear, nail unit trauma, and walking barefoot. Fusarium onychomycosis may be more prevalent than expected, and this may merit consideration of management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».