Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The potential role of serum and alveolar procalcitonin as early markers of ventilator-associated pneumonia (VAP) and its prognostic value were investigated. METHODS: Ninety-six patients with a strong suspicion of VAP were prospectively enrolled. VAP diagnosis was based on a positive quantitative culture obtained via a mini-bronchoalveolar lavage of 103 colony-forming units/ml or more. Blood and alveolar samples were collected for procalcitonin measurement and analyzed for diagnostic and prognostic evaluation on days 0, 3, and 6. Sensitivity, specificity, positive likelihood ratio, and receiver-operating characteristic curves were analyzed to define ideal cutoff values and approach the decision analysis. RESULTS: Serum procalcitonin was significantly increased in the VAP group (n = 44) compared with the non-VAP group (n = 52): 11.5 ng/ml (95% confidence interval, 5.9-17.0) versus 1.5 ng/ml (1.1-1.9). A serum procalcitonin concentration greater than 3.9 ng/ml (best cutoff value) was considered positive for the VAP diagnosis (sensitivity, 41%; specificity, 100%). Serum procalcitonin was significantly increased in the non-survivors compared with the survivors for the VAP group: 16.5 ng/ml (95% confidence interval, 8.1-24.9) versus 2.9 ng/ml (1.2-4.7). The best cutoff value for serum procalcitonin of the nonsurvivors in the VAP group was 2.6 ng/ml (sensitivity, 74%; specificity, 75%; positive likelihood ratio, 2.96). Regarding VAP diagnosis and prognosis, no significant differences were found for alveolar procalcitonin in all groups. CONCLUSIONS: Serum but not alveolar procalcitonin seems to be a helpful parameter in the early VAP diagnosis and an appropriate marker for predicting mortality.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle