REVIEW ARTICLE Getting under the Skin: The Immunopathogenesis of Streptococcus pyogenes Deep Tissue Infections
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus pyogenes can cause a variety of diseases in immunocompetent individuals, from pharyngotonsillitis to life-threatening invasive diseases, such as streptococcal toxic shock syndrome, and rapidly progressing deep-tissue infections, such as necrotizing fasciitis. Necrotizing fasciitis is often seen in combination with streptococcal toxic shock syndrome, which further increases morbidity and mortality. We review here the hostpathogen interactions in the tissue milieu and discuss the use of intravenous immunoglobulin as potential adjunctive therapy in these life-threatening infections. Since the late 1980s, a resurgence of severe invasive infections due to Streptococcus pyogenes (also known as group A streptococci) has been reported world wide [1, 2]. The 2 most severe invasive manifestations are streptococcal toxic shock syndrome (STSS) and necrotizing fasciitis, both of which are associated with high morbidity and mortality (Figure 1). A prospective population-based surveillance for invasive S. pyogenes infections in Ontario, Canada, during 1991–1995 identified
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».