A pilot study of the impact of bacterial and fungal coinfections on mildly ill COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
Background Coinfections and superinfections significantly impair prognosis in severely ill COVID-19 patients who may develop ventilator-associated pneumonia. However, the role of bacterial and fungal infections and/or lung colonization in patients with moderate COVID-19 who are not on mechanical ventilation remains controversial. Additionally, there is limited data on the impact of coinfections on pneumonia development in vaccinated subjects. To clarify this question, we summarize the data for patients treated in the single infectious department for a moderate form of COVID-19-associated pneumonia. Methods We evaluated the association of the medical condition on hospital admission and disease duration with anti- Chlamydophila pneumoniae and anti- Mycoplasma pneumoniae quantitative IgM and sputum culture results in COVID-19 in patients (n=271). Results Non-pneumococcal Streptococci were the most frequent bacteria isolated from sputum (70% of the population; only one case of St. pneumoniae ), followed by Candida albicans (15.6% of the population) and Neisseria spp. (13% of the population). Airway colonization with C. albicans and anti- M. pneumoniae IgM seropositivity was significantly associated with a higher CT score, especially in vaccinated patients; meanwhile, fungal pathogen C. albicans colonization was associated with prolonged hospital duration. Airway colonization with C. albicans was associated with slightly longer disease duration. Conclusion The results demonstrate that respiratory pathogens, at least M. pneumoniae , can contribute to the risk of COVID-19 onset and/or severity in the vaccinated population. Meanwhile, neither bacterial agents of atypical pneumonia nor lung colonization with opportunistic pathogens are essential for recovery in patients with moderate COVID-19 infection when appropriate treatment is provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».