Procalcitonin and C-Reactive Protein as a Predictor of Organ Dysfunction and Outcome of Sepsis and Septic Shock Patients in Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVE: Sepsis is a potentially life-threatening disorder in ICU. The worst complication is organ dysfunction and mortality. Procalcitonin (PCT) and C-Reactive Protein (CRP) had been proposed as biomarker and predictor for diagnosis, prognosis, and patient deterioration in sepsis and septic shock patients. To know whether PCT and CRP can be used as a predictor of organ dysfunction and outcome in sepsis and septic shock patients in ICU.MATERIALS & METHODS: Data were cohort retrospectively analyzed in 35 sepsis (45.5%) and 42 septic shock patients (54.5%) admitted to ICU Dr. Wahidin Sudirohusodo General Hospital (January 2014 – December 2015). Data were analyzed using Chi-Square test, Pearson Correlation, and Spearman-Rho Correlation test.RESULTS: Total of 77 patients met the inclusion criteria. Cut-off point in predicting organ dysfunction in sepsis and septic shock was significantly higher in PCT (45.7ng/mL) with 76.6% sensitivity and 70.0% specificity, while CRP was 145.75 mg/mL with 70.2% sensitivity and 56.7% specificity. There was a positive correlation of PCT (0.492 [p=0.000]) and CRP (0.336 [p=0.003]) to organ dysfunction reflected on SOFA score using the Pearson Correlation test (p<0.01 statistically significant). Based on Spearman-Rho Correlation test, correlation of PCT (0.191 [p=0.097]) and CRP (0.110 [p=0.340]) to outcome in day-7 was positive but not statistically significant (p≥0.01). While in day-28, there was positive correlation 0.553 (p=0.001) for PCT, 0.460 (p=0.006) for CRP, and statistically significant (p<0.01).CONCLUSIONS: Procalcitonin and CRP can be used as a predictor of organ dysfunction and outcome in sepsis and septic shock patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».