Procalcitonin and C-Reactive Protein As Markers of Bacteremia in Patients With Febrile Neutropenia Who Receive Chemotherapy for Acute Leukemia: A Prospective Study From Nepal
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE The purpose of this study was to evaluate the clinical significance of the biomarkers procalcitonin (PCT) and C-reactive protein (CRP) in patients with febrile neutropenia (FN) undergoing chemotherapy for acute leukemia. METHODS We conducted a prospective, observational study in patients who developed FN while undergoing chemotherapy for acute leukemia. PCT and CRP were obtained in patients who presented with FN. Blood cultures also were obtained. The primary goals were to evaluate the ability of PCT and CRP to predict bacteremia in patients with FN. The secondary goals were to assess the prognostic role of PCT and CRP and to assess the microbiologic profile and culture sensitivity patterns in the study population. RESULTS A total of 124 episodes of FN that involved 67 patients with acute leukemia occurred in the study. PCT was superior to CRP in the prediction of bacteremia. The median PCT level in the bacteremia group was 3.25 ng/mL compared with 0.51 ng/mL in the group without bacteremia ( P < .01). The median values of CRP in the bacteremia and without-bacteremia groups were 119.3 mg/L and 94.5 mg/L, respectively ( P = .07). There were no differences in median PCT and CRP in patients who died and those who improved. Of the 42 positive cultures, Gram-negative bacteremia was common (86%), and Escherichia coli was the most frequent organism isolated. Carbapenem resistance was seen in 39% of positive cultures. CONCLUSION PCT is an effective biomarker to predict bacteremia in patients with FN undergoing chemotherapy for acute leukemia.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».