Renal Failure and Leukocytosis Are Predictors of a Complicated Course of Clostridium difficile Infection if Measured on Day of Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Nonsevere Clostridium difficile infection (CDI) and severe CDI, which carries a higher risk than nonsevere CDI for treatment failure and CDI recurrence, are difficult to distinguish at the time of diagnosis. To investigate the prognostic value of 3 markers of severe CDI suggested by recent guidelines (fever, leukocytosis, and renal failure), we used the database of 2 randomized controlled trials, which contained information for 1105 patients with CDI. Leukocytosis (risk ratio [RR], 2.29; 95% confidence interval [CI], 1.63-3.21) and renal failure (RR, 2.52; 95% CI, 1.82-3.50) were associated with treatment failure. Fever, although associated with treatment failure (RR, 2.45; 95% CI, 1.07-5.61), was rare. Renal failure was the only significant predictor of recurrence (RR, 1.45; 95% CI, 1.05-2.02). Different timing of measurements of leukocyte count and serum creatinine level around the CDI diagnosis led to a different severity classification in many cases. In conclusion, both leukocytosis and renal failure are useful predictors, although timing of measurement is important.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».