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Record W4388573660 · doi:10.1111/ddg.15163_g

Hautbeteiligung bei Infektionen mit <i>Mycobacterium haemophilum</i>: Zwei Fallberichte und eine aktualisierte Literaturübersicht

2023· review· de· W4388573660 on OpenAlexaff
Dilidaer Yasen, Chaocheng Liu, Xingxing Mei, Hui Zhou, Xuhua Tang

Bibliographic record

VenueJDDG Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft · 2023
Typereview
Languagede
FieldMedicine
TopicMycobacterium research and diagnosis
Canadian institutionsUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zusammenfassung Mycobacterium haemophilum (MH) ist ein langsam wachsendes, nicht‐tuberkulöses Mykobakterium. Infektionen treten am häufigsten bei Patienten mit beeinträchtigtem Immunsystem auf; sie manifestieren sich meist an der Haut und kommen isoliert oder bei disseminierten Infektionen vor. Wir berichten hier über einen Fall mit isolierter MH‐Infektion an der Hand sowie über einen weiteren Fall von disseminierter MH‐Infektion mit multiplen Hautläsionen. Zusätzlich haben wir weitere Fallberichte über MH‐Infektionen mit kutaner Beteiligung aus den letzten zehn Jahren (2011–2022) ausgewertet. Die am häufigsten beobachteten Hautmanifestationen der insgesamt 79 Fälle waren Knötchen, Ulzera, Abszesse, Schwellungen und Pusteln. Patienten mittleren Alters mit iatrogener Immunsuppression durch Glucocorticoide, Mycophenolat‐Mofetil, Ciclosporin und Cyclophosphamid scheinen besonders anfällig für MH‐Infektionen zu sein und haben auch ein höheres Risiko für eine Dissemination in die inneren Organe. Disseminierte MH‐Infektionen manifestieren sich gewöhnlich als Tenosynovitis, Arthritis/Arthralgie oder Osteomyelitis. Derzeit gibt es keine starke Evidenz für bestimmte Therapeutika; in der Praxis wird am häufigsten eine Dreifachkombination aus Chinolon, Makroliden und Rifampicin eingesetzt. Die Prognose ist allgemein gut. Iatrogene Immunsuppression, Läsionen im proximalen Bereich der Extremitäten sowie disseminierte Manifestation sind mit schlechteren klinischen Verläufen assoziiert.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.421
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0050.004
Meta-epidemiology (broad)0.0120.007
Bibliometrics0.0060.009
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0040.003
Research integrity0.0050.013
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.044

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.064
GPT teacher head0.367
Teacher spread0.303 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2023
Admission routes1
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