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Enregistrement W4416875375 · doi:10.58931/cdt.2025.64152

An Emerging Fungal Pathogen: Trichophyton Indotineae

2025· article· W4416875375 sur OpenAlexafffundabout
Benoit M. Cyrenne

Notice bibliographique

RevueCanadian dermatology today. · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Mots-clésDermatophyteTerbinafineOutbreakEpidemiologyTrichophytonTrichophyton rubrumTrichophyton tonsurans

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dermatophytoses are common fungal infections of the skin and other keratinized structures such as hair and nails. These infections, caused by the dermatophyte fungi, affect approximately 25% of people worldwide. Dermatophyte fungi include species from three genera: Trichophyton, Epidermophyton, and Microsporum, and may be categorized as anthropophilic, zoophilic, or geophilic. Most cases of dermatophytosis in Canada are attributable to T. rubrum. Over the past decade, there have been an increasing number of reports of terbinafine‑resistant dermatophyte infections. Most of these cases are attributable to Trichophyton indotineae, a newly described pathogen. Initially described in South and South‑East Asia, T. indotineae has quickly become a worldwide health concern, with isolates detected in more than 40 countries. Epidemiological data reviews have revealed that T. indotineae had been circulating in Oman, Iran, India, and Australia as early as 2004, with an increasing number of cases occurring after 2014 due to an outbreak in India. Recent reports suggest that most new dermatophyte infections in India are attributable to this new pathogen. The development of terbinafine resistance has been attributed to overuse of topical medications containing fixed‑dosed combinations of corticosteroids and antifungal agents, which are widely available over-the-counter in parts of Asia and Africa. This highly virulent, treatment-resistant fungus may present with chronic, extensive disease and atypical presentations, resulting in significant difficulties for both diagnosis and treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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