Prevalence of cryptococcal meningitis in Asian countries: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cryptococcal meningitis (CM) is a disease caused by pathogenic Cryptococcus spp., leading to neurologic manifestations such as headache, confusion or behavioral changes, and photophobia. The disease typically affects immunocompromised hosts such as persons living with HIV/AIDS and other comorbidities such as hypertension, diabetes, and tuberculosis infection. CM remains a major public health concern, affecting a number of countries globally with an estimated 223,000 cases annually. The exact prevalence of CM in specific regions across the world remains poorly documented, with underlying factors related to the geographic distribution of the disease still not fully understood. To address this concern, the current study aims to estimate the proportion of cases of CM across Asian countries and describe the geographic distribution of the disease through a systematic review and meta-analyses of related studies. All studies reporting the prevalence of CM across Asia were extracted from OVID Medline, Scopus, and EBSCO CINAHL. A review of title and abstracts was done independently by eight reviewers. The quality of the studies was assessed using the Newcastle–Ottawa scale [ 42 ]. Meta-analysis was performed using R v.4.1.1, using the ‘meta’, ‘tidyverse’, and ‘metafor’ packages (version 4.19–0). Based on the results of the current study, the pooled estimated prevalence of CM among studied patient populations presenting to care across Asia was 0.08% (95% CI 0.06–0.1). Across countries, the highest estimated prevalence of CM cases was from China, followed by Cambodia, and Pakistan. A number of factors such as the prevalence of HIV infections, male predominance, and the presence of other comorbid infections such as tuberculosis and candidiasis were identified as possible underlying factors affecting the prevalence of CM. Overall, further investigations are necessary to accurately describe the geographic distribution of cases of CM across Asian countries. The findings of the study reinforce the importance of local surveillance systems and routine diagnostic workup to better describe the current burden of disease attributable to CM, which should be implemented within local contexts based on regional disease patterns. Regular monitoring and widespread awareness of the impact of CM can improve the overall outcomes of CM patients and to mitigate the prevalence of the disease in the general population.
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.
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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| 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) | 0,003 | 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 ».