Diagnostic and prognostic implications of peak leukocyte count in the intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is well established that leukocytosis is a predictor of infection and inflammation, and that leukopenia is a marker of immunocompromise. However, it is possible that the degree of leukocytosis may provide additional information to clinicians treating critically ill patients. Our aim was to determine if peak white blood cell (WBC) count could help clinicians in diagnosing patients’ conditions and determining their prognoses. Methods: This was a retrospective cohort study of six adult intensive care units (ICUs) at a US academic medical center. Patients admitted to an adult ICU between 2001 and 2012 were analyzed. Our primary aim was to determine which diagnoses were most commonly encountered in patients with different peak WBC counts during their stay. In our secondary analyses, we determined the length of stay and mortality associated with peak WBC count across diagnoses and used multiple logistic regression to determine whether peak WBC count was more predictive of mortality than other diagnostic and demographic variables. Results: There were 45,340 patients in our cohort. There was substantial variation in the disease prevalence and risk of mortality across peak WBC count categories. Interestingly, the rate of C. difficile was substantially higher in patients with extreme leukocytosis (peak WBC ≥40,000; 12% compared to 1-2% in all other groups, p<0.001). In our multivariate regression, extreme leukocytosis was associated with very high mortality rates (adjusted odds ratio (aOR) 10.4, 95% CI: 8.5-12.7, p<0.001). Conclusions: Degree of peak leukocytosis in critically ill patients provides valuable diagnostic and prognostic information. Having an understanding of the conditions associated with each category of peak WBC count can help clinicians in caring for patients in the intensive care unit. In particular, extreme leukocytosis signals a very high risk of mortality and may, in appropriate clinical contexts, indicate the need for more aggressive or urgent intervention.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».