Mean Platelet Volume in Preterm: A Predictor of Early Onset Neonatal Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early onset sepsis (EOS) is potentially life-threatening problem especially in preterm. EOS diagnosis is challenging due to its non-specific signs and laboratory tests. Mean platelet volume (MPV) has been used as predictor of many inflammatory diseases. Objectives: To assess the correlation between serial MPV measurement and EOS occurrence in preterm and to determine MPV effectiveness in combination with CRP to diagnose EOS and mortality prediction. Methods: The study was carried out on 95 preterms with antenatal risk factor for EOS. Blood samples were taken for complete blood count (CBC) including MPV evaluated at birth (cord blood) and at 72 hours of life. CRP analyzed on day 1 and 3, subsequently patients were identified in 2 groups: sepsis (n = 28) and non-sepsis. (n = 67). Results: MPV was significantly higher on both day 1(10.23±0.92) fl and day 3(10.77±1.16) fL in sepsis group compared to non-sepsis (8.11±0.29) fl and (8.53±0.42) fl, respectively. MPV of 8.6 fL was identified as cut off value in patients probably resulting in sepsis with sensitivity of 97.14% and specificity of 100%. MPV of 10.4 fL was determined as cut off value in patients possibly resulting in death with sensitivity of 70% and specificity of 82.5%. The combination of both MPV and CRP on day 1 resulted in improving performance of MPV with higher negative predictive value (93.1%) and higher sensitivity (80%).
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».