Serum Procalcitonin and C-Reactive Protein Levels as Markers of Bacterial Infection: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
A meta-analysis was performed to evaluate the accuracy of determination of procalcitonin (PCT) and C-reactive protein (CRP) levels for the diagnosis of bacterial infection. The analysis included published studies that evaluated these markers for the diagnosis of bacterial infections in hospitalized patients. PCT level was more sensitive (88% [95% confidence interval [CI], 80%-93%] vs. 75% [95% CI, 62%-84%]) and more specific (81% [95% CI, 67%-90%] vs. 67% [95% CI, 56%-77%]) than CRP level for differentiating bacterial from noninfective causes of inflammation. The Q value for PCT markers was higher (0.82 vs. 0.73). The sensitivity for differentiating bacterial from viral infections was also higher for PCT markers (92% [95% CI, 86%-95%] vs. 86% [95% CI, 65%-95%]); the specificities were comparable (73% [95% CI, 42%-91%] vs. 70% [95% CI, 19%-96%]). The Q value was higher for PCT markers (0.89 vs. 0.83). PCT markers also had a higher positive likelihood ratio and lower negative likelihood ratio than did CRP markers in both groups. On the basis of this analysis, the diagnostic accuracy of PCT markers was higher than that of CRP markers among patients hospitalized for suspected bacterial infections.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».