The prognostic value of serum procalcitonin measurements in critically injured patients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major trauma is associated with high incidence of septic complications and multiple organ dysfunction (MOD), which markedly influence the outcome of injured patients. Early identification of patients at risk of developing posttraumatic complications is crucial to provide early treatment and improve outcomes. We sought to evaluate the prognostic value of serum procalcitonin (PCT) levels after trauma as related to severity of injury, sepsis, organ dysfunction, and mortality. METHODS: We searched PubMed, MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Database, and references of included articles. Two investigators independently identified eligible studies and extracted data. We included original studies that assessed the prognostic value of serum PCT levels in predicting severity of injury, sepsis, organ dysfunction, and mortality among critically injured adult patients. RESULTS: Among 2015 citations, 19 studies (17 prospective; 2 retrospective) met inclusion criteria. Methodological quality of included studies was moderate. All studies showed a strong correlation between initial PCT levels and Injury Severity Score (ISS). Twelve out of 16 studies demonstrated significant elevation of initial PCT levels in patients who later developed sepsis after trauma. PCT level appeared a strong predictor of MOD in seven out of nine studies. While two studies did not show association between PCT levels and mortality, four studies demonstrated significant elevation of PCT levels in non-survivors versus survivors. One study reported that the PCT level of ≥ 5 ng/mL was associated with significantly increased mortality (OR 3.65; 95% CI 1.03-12.9; p = 0.04). CONCLUSION: PCT appears promising as a surrogate biomarker for trauma. Initial peak PCT level may be used as an early predictor of sepsis, MOD, and mortality in trauma population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».