Potential usefulness of C-reactive protein and procalcitonin determination in patients admitted for neurological disorders in rural Democratic Republic of Congo
Notice bibliographique
Résumé
In low-resource hospitals of central Africa, neurological disorders are frequent and etiologies very diverse. The difficulty to identify invasive bacterial infections in this setting results in major antibiotic overuse. Biomarkers such as C-reactive protein (CRP) and procalcitonin (PCT) may help discriminate these conditions. We retrospectively determined the concentrations of CRP and PCT in the sera of patients consecutively enrolled from 2012 to 2015 in an etiological study on neurological disorders at the rural hospital of Mosango, Democratic Republic of Congo. Invasive bacterial infection had been diagnosed by the demonstration of a bacterial pathogen in cerebrospinal fluid or blood cultures or the presence of radiological pneumonia. Sera of 313 (89.2%) and 317 (90.3%) of the 351 enrolled participants were available for determination of CRP and PCT concentrations respectively. Areas under the receiver operating characteristic curves for invasive bacterial infection, diagnosed in 19 tested cases, were 94.3% for CRP and 91.7% for PCT. No single case had a normal CRP concentration (<10 mg/L). Our data, although limited, suggest that CRP or PCT concentrations may help discriminate invasive bacterial infections in patients with neurological disorders in tropical settings and that normal CRP values could assist in withholding antibiotics.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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)
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 ».