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Enregistrement W3007717399 · doi:10.1093/jcag/gwz047.161

A162 THE UTILITY OF FECAL CALPROTECTIN IN PREDICTING SEVERITY OF CLOSTRIDIUM DIFFICILE INFECTION: A SYSTEMATIC REVIEW

2020· review· en· W3007717399 sur OpenAlexaff
Arif M. Yusuf, Parul Tandon, Vivian Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of LethbridgeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalprotectinMedicineInternal medicineClostridium difficileFecesMEDLINECochrane LibraryPopulationProspective cohort studyCohort studyIntensive care medicineDiseaseMeta-analysisAntibioticsInflammatory bowel diseaseMicrobiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Clostridium difficile is an anaerobic, spore-forming, gram-positive bacillus, and a leading cause of infectious diarrhea in hospitalized patients. It is associated with high mortality and morbidity, and places an enormous burden on the healthcare system. Symptoms and severity of CDI vary widely, from illness that resolves with antibiotics, to toxic megacolon, colectomy, and death. The ability to risk-stratify patients to predict severe versus non-severe outcomes at baseline would be clinically useful. The role of fecal calprotectin in predicting severity of CDI has not been well established. Aims To perform a systematic review of the literature on the ability of fecal calprotectin to predict disease severity in patients with CDI. Methods PubMed, OVID (EMBASE/MedLine) and Cochrane Library databases were searched up until October 2, 2019. Publications of pediatric populations, Inflammatory Bowel diseases, and those only published as abstracts were excluded. Results 130 non-duplicate citations were screened; after title/abstract screening, and full-text review, 7 articles were included for analysis. Articles were from 2014 onwards, and varied from 29 to 232 patients/samples analyzed; 832 patients in total were analyzed. Three studies were conducted in the USA, two in Europe, one in Israel and in South Korea. Four studies were prospective, and the remaining three were retrospective cohort studies. There was significant heterogeneity between studies with respect to population size, age (when reported), fecal calprotectin assay and cutoff used, method of diagnosis of CDI, and criteria for defining disease severity. There was wide variation in median fecal calprotectin levels between studies. Four studies demonstrated a statistically significant difference of fecal calprotectin according to disease severity, and three did not, of which two of these demonstrated an overall predictive trend with fecal calprotectin. Conclusions It is unclear whether fecal calprotectin is predictive of severity of CDI in adult patients without IBD. In the existing literature, there seems to be a statistically significant association or trend towards association in most studies, but due to heterogeneity of methods, assays, cutoffs and populations, the data within these studies cannot be pooled in meta-analysis. Further high-powered, well-designed studies are required to clarify this important clinical question. Funding Agencies None

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,010
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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