Hautbeteiligung bei Infektionen mit <i>Mycobacterium haemophilum</i>: Zwei Fallberichte und eine aktualisierte Literaturübersicht
Bibliographic record
Abstract
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".