Mucormicosis rino-órbito-cerebral asociada con COVID-19 y factores relacionados a la mortalidad. Revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introducción y objetivo: La mucormicosis rino-órbito-cerebral (MROC) emergió como una complicación grave durante la pandemia de COVID-19, especialmente en pacientes con diabetes mal controlada o tratados con corticosteroides. Esta infección rápida progresión, presenta altas tasas de mortalidad y plantea desafíos significativos en su diagnóstico y manejo. El objetivo de esta revisión sistemática fue analizar los factores clínicos asociados a la mortalidad en pacientes con MROC en el contexto de COVID-19. Método: Se llevó a cabo una revisión sistemática según las directrices PRISMA, utilizando bases de datos como Scopus, PUBMED y ScienceDirect, e incluyendo estudios originales en inglés publicados entre diciembre de 2019 y diciembre de 2024. La calidad de los estudios se evaluó con la Escala Newcastle-Ottawa. Se realizó un análisis descriptivo de medidas como razones de momios (OR), riesgos relativos (RR) e intervalos de confianza al 95 % (IC 95 %), considerando significativas aquellas asociaciones cuyo IC no incluía el valor nulo. No se efectuó metaanálisis debido a la heterogeneidad metodológica de los estudios. Resultados: Se identificaron 16 estudios que mostraron una mortalidad entre el 4.8 % y el 66.7 %. Los principales factores de riesgo asociados con la mortalidad incluyeron diabetes mellitus (67.64 %-95.33 %), uso de corticosteroides (72.3 %-74 %), edad avanzada y extensión intracraneal u orbitaria de la infección. El diagnóstico temprano y el tratamiento combinado (quirúrgico y médico) mejoraron significativamente las tasas de supervivencia. Discusión: La MROC asociada a COVID-19 está fuertemente vinculada a la diabetes y al uso de corticosteroides, que debilitan el sistema inmunológico y favorecen la infección fúngica. La extensión de la infección al sistema nervioso central o a las órbitas incrementó significativamente la mortalidad. Los estudios destacaron la importancia de un enfoque multidisciplinario y el manejo agresivo para mejorar los resultados. Conclusiones: La MROC relacionada con COVID-19 es una complicación grave con alta mortalidad, asociada principalmente a diabetes, uso de corticosteroides y extensión de la infección. Se requiere un diagnóstico temprano y un tratamiento combinado para mejorar la supervivencia. Futuras investigaciones deben enfocarse en estudios prospectivos y multicéntricos para optimizar las estrategias de prevención y manejo.
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 | 0.020 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".