Can biomarkers improve the rational use of antibiotics?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: We aim to review recent literature about the use of biomarkers to guide the initiation and duration of antibiotic treatments for suspected bacterial infections. RECENT FINDINGS: Several good quality meta-analyses show that procalcitonin can be safely used to guide antibiotic-related decisions, especially for respiratory infections, thereby decreasing unnecessary antibiotic exposure. Furthermore, the use of CRP-based algorithms to guide antibiotic initiation in primary care patients with acute respiratory infections is associated with a reduction in antibiotic use without an increase in adverse events. Regarding neutrophil CD64 and serum amyloid A, more good-quality evidence is needed to assess their utility as biomarkers to tailor antibiotic use. Finally, transcriptomics, metabolomics and proteomics are promising tools for the development of tests to differentiate specific host responses to viral, bacterial and noninfectious stimuli, but such tests still need further validation. SUMMARY: Evidence shows that the use of biomarkers, procalcitonin and CRP, can safely reduce unnecessary antibiotic prescriptions in certain infectious syndromes. The clinical utility of host-based strategies such as transcriptomics, metabolomics and proteomics for the diagnosis of infectious diseases has yet to be evaluated, as well as considerations such as costs, technical complexity and result turnaround time.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».