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Enregistrement W2158192352 · doi:10.1183/09031936.00042111

Sputum colour and bacteria in chronic bronchitis exacerbations: a pooled analysis

2011· article· en· W2158192352 sur OpenAlexaff
Marc Miravitlles, Frank Kruesmann, Daniel Haverstock, Renee Perroncel, Shurjeel H Choudhri, Pierre Arvis

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensBayer (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSputumChronic bronchitisBronchitisMicrobiologyBacteriaIntensive care medicineInternal medicineTuberculosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the correlation between sputum colour and the presence of potentially pathogenic bacteria in acute exacerbations of chronic bronchitis (AECBs). Data were pooled from six multicentre studies comparing moxifloxacin with other antimicrobials in patients with an AECB. Sputum was collected before antimicrobial therapy, and bacteria were identified by culture and Gram staining. Association between sputum colour and bacteria was determined using logistic regression. Of 4,089 sputum samples, a colour was reported in 4,003; 1,898 (46.4%) were culture-positive. Green or yellow sputum samples were most likely to yield bacteria (58.9% and 45.5% of samples, respectively), compared with 18% of clear and 39% of rust-coloured samples positive for potentially pathogenic microorganisms. Factors predicting a positive culture were sputum colour (the strongest predictor), sputum purulence, increased dyspnoea, male sex and absence of fever. Green or yellow versus white sputum colour was associated with a sensitivity of 94.7% and a specificity of 15% for the presence of bacteria. Sputum colour, particularly green and yellow, was a stronger predictor of potentially pathogenic bacteria than sputum purulence and increased dyspnoea in AECB patients. However, it does not necessarily predict the need for antibiotic treatment in all patients with AECB.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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