Non tuberculous mycobacterial pulmonary disease (NTM-PD) and coinfections: a single center analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. NTM-PD presents a significant challenge to treat. Coinfections may complicate treatment worsening respiratory symptoms. Aim. To evaluate patients’ respiratory symptoms after treatment of bacterial or fungal coinfections, and examine potential predisposing factors that may increase the risk of developing simultaneous infections. Methods. We analysed 54 patients (41 females, 13 males) with isolation of NTM, mostly with bronchiectasis, from the IRCCS San Matteo Respiratory Unit. 47 NTM isolations with coinfections were assessed. Additionally, to identify potential predictive factors for coinfection, we divided 41 patients into two groups: those with NTM infection only and those with both NTM and simultaneous fungal infection (25 vs 16 patients respectively). Results. For coinfection, antibiotics were started in 23 out of 29 patients and antifungals in 10 out of 18. Improvement in respiratory symptoms was observed in 19 out of 23 treated with antibiotics (chi-squared = 9.6678, p-value = 0.001875) and in 9 out of 10 cases treated with antifungals (chi-squared = 10.8113, p-value = 0.001009), with a total of 28 cases (chi-squared = 23.0153, p-value < 0.00001). Regarding NTM infection and fungal coinfection, at diagnosis, patients had a higher FACED score and more bronchiectasis-affected lung lobes compared to those with isolated NTM (2.62 vs 1.8 and 3.54 vs 2.7, respectively). Discussion. Our analysis suggests that coinfection treatment may be a feasible option for improvement in symptoms and overall quality of life. A more severe radiological presentation and higher FACED score at diagnosis may increase the likelihood of coinfection.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».