Dengue among immunocompromised patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there is a rising trend in both dengue cases and immunocompromised conditions, there is limited research on how common severe dengue is in immunocompromised individuals. This data is key for those advising the ever-increasing numbers of immunocompromised travellers. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of studies reporting dengue frequency or outcomes in immunocompromised populations. Non-human and review articles were excluded. Risk of bias was assessed using the ROBINS-E tool. RESULTS: Eighty-five studies were included; 63 had a very high risk of bias. Frequency of dengue among different immunocompromised patient cohorts varied from 0.3% to 6.3%. Of 1182 dengue cases, 664 had autoimmune diseases, 388 were post-solid organ transplant (SOT), 20 post-stem cell transplant (HSCT), 28 had haematological malignancies, 24 non-haematological malignancies and 58 were HIV-positive. Severe dengue and mortality were estimated at 0.27 [0.22-0.33] and 0.14 [0.10-0.18], decreasing to 0.16 [0.09-0.27] and 0.04 [0.03-0.05] when very high risk or small-sample studies were excluded. Twenty-three (5.6%) of post-transplant dengue patients were considered as donor-related. Mortality reached 66.7% in HSCT and 10% in SOT. Dengue RNA was detectable up to four months in blood and up to two years in urine; viable virus was isolated from urine at nine months. CONCLUSIONS: Dengue in immunocompromised, especially HSCT, is associated with high severity and mortality. It also has the potential for prolonged viral persistence.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».