Diagnostic Value of PCT and CRP for Detecting Serious Bacterial Infections in Patients With Fever of Unknown Origin: A Systematic Review and Meta-analysis
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
BACKGROUND: It is vital to recognize the cause of an infection to enable earlier treatment. Studies have shown that procalcitonin (PCT) and C-reactive protein (CRP) have very high sensitivity and specificity for diagnosing serious bacterial infections (SBIs), with PCT performing better than CRP. METHODS: Multiple databases were searched for relevant studies, and full-text articles involving diagnosis with PCT and CRP were reviewed. All meta-analyses were conducted with Review Manager 5.0. Sensitivity and bias analyses were performed to evaluate the quality of articles. In addition, a funnel plot and Egger test were used to assess possible publication bias. RESULT: A total of 17 articles met the criteria for inclusion. The concentrations of both PCT and CRP were higher in the SBI group than in the nonbacterial infection group. Sensitivity for differentiating bacterial infections from nonbacterial infections was higher for PCT compared with CRP, whereas there was no significant difference in specificity. The area under the summary receiver operating characteristic curve for PCT was larger than that for CRP. CONCLUSION: Both PCT and CRP are useful markers and should be used to evaluate SBIs with fever of unknown origin.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle