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Enregistrement W7136098979

Rhino-orbital-cerebral mucormycosis associated with COVID-19 and mortality-related factors: a systematic review

2025· article· W7136098979 sur OpenAlexaboutno aff
Juan Antonio Lugo Machado, Diana Isabel Espinoza Morales, Janeth Serrano Armenta, Martha Lucía Gutiérrez Pérez, Araceli Zazueta Cárdenas

Notice bibliographique

RevueGredos (University of Salamanca) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusConfidence intervalOdds ratioMucormycosisComplicationMortality rateSystematic reviewMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[EN]Introduction and Objective: Rhino-orbito-cerebral mucormycosis (ROCM) emerged as a severe complication during the COVID-19 pandemic, particularly in patients with poorly controlled diabetes or those treated with corticosteroids. This rapidly progressing infection presents high mortality rates and significant challenges in diagnosis and management. The objective of this systematic review was to analyze the clinical factors associated with mortality in patients with COVID-19-related ROCM.Methods: A systematic review was conducted following PRISMA guidelines, using databases such as Scopus, PUBMED, and ScienceDirect. Original studies published in English between December 2019 and December 2024 were included. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A descriptive analysis was performed based on odds ratios (OR), relative risks (RR), and 95 % confidence intervals (95 % CI) reported in the included studies. Associations were considered statistically significant when the confidence interval did not include the null value. A meta-analysis was not performed due to methodological heterogeneity among the studies.Results: Sixteen studies were identified, reporting mortality rates ranging from 4.8 % to 66.7 %. Major risk factors associated with mortality included diabetes mellitus (67.64 %–95.33 %), corticosteroid use (72.3 %–74 %), advanced age, and intracranial or orbital extension of the infection. Early diagnosis and combined treatment (surgical and medical) significantly improved survival rates.Discussion: COVID-19-associated ROCM is strongly linked to diabetes and corticosteroid use, both of which impair immune response and facilitate fungal infection. Infection extension to the central nervous system or orbits markedly increased mortality. The studies emphasized the importance of a multidisciplinary approach and aggressive management to improve patient outcomes.Conclusions: COVID-19-related ROCM is a life-threatening complication with high mortality, primarily associated with diabetes, corticosteroid use, and infection spread. Early diagnosis and combined therapeutic strategies are essential to improve survival. Future research should focus on prospective, multicenter studies to optimize prevention and management strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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