Beyond the Complete Blood Cell Count and C-Reactive Protein
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
OBJECTIVE: To systematically review the accuracy of modern laboratory tests for the diagnosis of serious bacterial infection in newborns. METHODS: The MEDLINE, EMBASE, and Cochrane Library databases were searched using the keywords newborn, infection, sepsis, and diagnosis. We included studies published from 1995 through 2001 that included infants younger than 90 days with proven bacterial growth in a sample from a sterile site. Whenever possible, relevant data were extracted to calculate likelihood ratios (LRs) for whether each test can diagnose a serious bacterial infection. Two independent reviewers selected and reviewed the articles (interobserver agreement, kappa = 0.80). All disagreements were resolved by consensus. RESULTS: Of the 137 citations we retrieved, 37 articles met the inclusion criteria; 17 studies, evaluating 11 different tests, met the highest methodological criteria. The most commonly evaluated test was interleukin 6 (IL-6) level (n = 7 studies). The remaining tests were each evaluated in no more than 3 studies. Positive LRs ranged from 1.5 to infinity. Six individual tests examined in 8 studies had LRs of more than 10 (range, 12.5- infinity ). Combined tests also had a wide range of LRs (3.4-9.9). All studies were performed in single medical centers and had small sample sizes, making recommendations according to gestational age criteria difficult. CONCLUSIONS: We found few methodologically rigorous studies of the accuracy of laboratory tests for the diagnosis of bacterial infection in newborns; in a significant proportion of studies, the accuracy of the tests could not be independently determined because of a lack of adequate data. There was marked heterogeneity in sample selection and cutoff levels for diagnosis of neonatal sepsis. A few tests showed promising accuracy, but there are insufficient data to support their confident use as clinical tools.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle