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Enregistrement W2981952931 · doi:10.1093/ofid/ofz360.1916

2238. Evaluation of Adjuvant Interferon-Gamma-Level Assessment to Improve the Performance of Procalcitonin Testing in Hospitalized Bacteremic Patients

2019· article· en· W2981952931 sur OpenAlexaff
Shafiu O Ololade, Kavya Patel, Derek G Lafarga, Senu Apewokin

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCanadian Sleep Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcalcitoninMedicineInternal medicineBacteremiaSepsisBlood cultureImmunologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Although procalcitonin-guided antimicrobial stewardship has had proven utility in emergency and ICU settings, it is still not widely adopted outside these areas. One limitation to a more universal uptake has been the unreliable performance in discriminating bacterial infected from uninfected individuals. Viral infections have been noted to suppress procalcitonin (PCT) levels through Interferon-gamma (IFN-G)-mediated inhibition of procalcitonin release from parenchymal cells. Unfortunately, clinical application algorithms do not assess INF-G levels at the time evaluation thus treating providers are unable to distinguish a true-negative test from a false-negative test resulting from INF-G-mediated procalcitonin suppression This undermines the performance of PCT, particularly in patients with bacterial and viral co-infections. We hypothesized that adjuvant interferon gamma testing could improve the performance of PCT. To test this hypothesis we prospectively enrolled bacteremic hospitalized patients along with culture-negative controls and then assessed the performance of PCT with adjuvant IFN-G testing. Methods 69 hospitalized patients with bacteremia and 32 culture-negative controls were enrolled. Demographic and clinical parameters were compared between groups alongside INFG and PCT levels Parametric and non-parametric statistical tests were performed where appropriate. Test performance was evaluated by constructing receiver operator curves (ROCs) for PCT, INF-G, and a combination of PCT+INF-G. Results Of 101 patients enrolled, the mean age was 49.46 ± 13.6 years with 47% being female. The following were comparative statistics between the culture-positive vs. culture-negative group: mean age 52.1 ± 15.7 vs. 46.4 ± 14.2 years, P = 0.56; WBC 11.9 ± 9.5 vs. 9.5±5.1, P = 0.170; ANC 8,466 ± 5,686 vs. 8,189 ± 4,769, P = 0.907; eGFR 73.2 ± 23 vs. 74.5 ± 26.1, P = 0.644; PCT 2.79 ± 5.87 vs. 0.71 ± 1.79, P = 0.03. Of these 57 patients had INF-G and PCT values available and their corresponding ROCs are shown in figure. Conclusion Our interim results indicate adjuvant INF-G testing may not improve the performance of procalcitonin in hospitalized bacteremic patients. The additional samples are being analyzed to confirm these findings. Disclosures All authors: No reported disclosures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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