Climate Change, Natural Disasters, and Cutaneous Fungal Infections
Notice bibliographique
Résumé
Fungal infections are an important source of morbidity and mortality that can manifest as superficial or invasive diseases. Diagnostic techniques for human fungal pathogens remain problematic, and multi-drug resistance is emerging. This review addresses the potential emergence of new fungal pathogens in changing environments and reported instances of cutaneous fungal infections after natural disasters. Global warming does more than increase the mean global temperature; it is associated with changing precipitation patterns and major climatic events. With natural disasters, niches are created for the proliferation of fungal pathogens affecting humans across previously existing geographical boundaries. Here, we reviewed reports of cutaneous fungal infections after natural disasters, including earthquakes, floods, tsunamis, hurricanes, and tornadoes. Of importance is the potential for thermal adaptation leading to the evolution of new human pathogens, exacerbated by the elevated environmental fungal levels in disaster situations. Studies have documented higher risks of contracting typical tinea infections, as well as opportunistic, trauma-related infections by environmental fungi. The latter is especially concerning due to atypical clinical presentations that could lead to treatment delays, antifungal resistance, and systemic complications. These support the importance of considering climate change as affecting the adaptation of these pathogens and the consequences of this change for human populations. A One Health framework should be advocated to address the impact of climate change on dermatological care.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».