Performance of C-reactive protein and procalcitonin to distinguish viral from bacterial and malarial causes of fever in Southeast Asia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor targeting of antimicrobial drugs contributes to the millions of deaths each year from malaria, pneumonia, and other tropical infectious diseases. While malaria rapid diagnostic tests have improved use of antimalarial drugs, there are no similar tests to guide the use of antibiotics in undifferentiated fevers. In this study we estimate the diagnostic accuracy of two well established biomarkers of bacterial infection, procalcitonin and C-reactive protein (CRP) in discriminating between common viral and bacterial infections in malaria endemic settings of Southeast Asia. METHODS: Serum procalcitonin and CRP levels were measured in stored serum samples from febrile patients enrolled in three prospective studies conducted in Cambodia, Laos and, Thailand. Of the 1372 patients with a microbiologically confirmed diagnosis, 1105 had a single viral, bacterial or malarial infection. Procalcitonin and CRP levels were compared amongst these aetiological groups and their sensitivity and specificity in distinguishing bacterial infections and bacteraemias from viral infections were estimated using standard thresholds. RESULTS: Serum concentrations of both biomarkers were significantly higher in bacterial infections and malaria than in viral infections. The AUROC for CRP in discriminating between bacterial and viral infections was 0.83 (0.81-0.86) compared with 0.74 (0.71-0.77) for procalcitonin (p < 0.0001). This relative advantage was evident in all sites and when stratifying patients by age and admission status. For CRP at a threshold of 10 mg/L, the sensitivity of detecting bacterial infections was 95% with a specificity of 49%. At a threshold of 20 mg/L sensitivity was 86% with a specificity of 67%. For procalcitonin at a low threshold of 0.1 ng/mL the sensitivity was 90% with a specificity of 39%. At a higher threshold of 0.5 ng/ul sensitivity was 60% with a specificity of 76%. CONCLUSION: In samples from febrile patients with mono-infections from rural settings in Southeast Asia, CRP was a highly sensitive and moderately specific biomarker for discriminating between viral and bacterial infections. Use of a CRP rapid test in peripheral health settings could potentially be a simple and affordable measure to better identify patients in need of antibacterial treatment and part of a global strategy to combat the emergence of antibiotic resistance.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».