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Enregistrement W4404567382 · doi:10.3390/idr16060087

Molecular Identification of Etiological Agents in Fungal and Bacterial Skin Infections: United States, 2020–2024

2024· article· en· W4404567382 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInfectious Disease Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalasseziaEtiologyMedicineStaphylococcus aureusDermatophyteMicrobiologyDermatologyBiologyInternal medicineBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Cutaneous infections of fungal and bacterial origins are common. An accurate diagnosis—especially concerning pathogens that are difficult to isolate on culture—can be achieved using molecular methods (PCR) with a short turnaround time. Methods: We reviewed records of skin specimens (superficial scrapings) submitted by dermatologists across the United States with a clinically suspected dermatitis. As per physician’s order, specimens were tested for infections either fungal (N = 4262) or bacterial (N = 1707) in origin. All unique specimens (one per patient) were subjected to real-time PCR assays where cases suspected of a fungal etiology were tested for dermatophytes, Malassezia and Candida, and cases suspected of a bacterial etiology were tested for Streptococcus pyogenes, Staphylococcus aureus, and the mecA gene potentially conferring β-lactam resistance. Results: Fungal agents were detected in 32.8% (SD: 4.5) of the submitted specimens, with most attributed to dermatophytes (19.3% (SD: 4.9)), followed by Malassezia (8.7% (SD: 2.8)) and Candida (2.9% (SD: 1.0)). Dermatophyte detection was more common in the elderly (≥65 years) compared to young adults (18–44 years) (OR: 1.8 (95% CI: 1.5, 2.2)), whereas Malassezia was more commonly detected in younger age groups (12.1–13.6%) than the elderly (5.6%). Candida was more frequently observed in females while dermatophytes and Malassezia were more frequently observed in males. Approximately one quarter of the submitted skin specimens tested positive for S. aureus (23.6% (SD: 3.4)), of which 34.4% (SD: 9.8) exhibited concurrent detection of the mecA gene. An S. aureus detection was more frequently observed in males (OR: 1.5 (95% CI: 1.2, 1.9)) and in children (OR: 1.7 (95% CI: 1.2, 2.5)). Streptococcus pyogenes was rarely detected. Among specimens positive for dermatophytes, 12.0% (20/166) showed co-detection of S. aureus and mecA, which is in contrast to 6.8% (70/1023) detected in samples without a fungal co-detection and 6.2% (8/130) in samples positive for Malassezia. Conclusions: PCR testing, when available, can be valuable as a part of routine care for diagnosing patients with clinically suspected skin infections. Further studies are warranted to survey the prevalence of resistant S. aureus isolates in dermatology outpatients, in particular with regard to the association with dermatophyte infections.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,285 · 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