C-reactive protein as a predictor of meningitis in early onset neonatal sepsis: a single unit experience
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To determine whether there is a cut off value of serum C-reactive protein (CRP) associated with a higher risk of meningitis in suspected early onset sepsis (EOS) (onset birth to 7 days of life). Methods A retrospective cohort study on neonates admitted in neonatal intensive care unit at McMaster Children's Hospital from January 2010 to 2017 and had lumbar puncture (LP) and CRP for workup of EOS. Included subjects had either (a) non-traumatic LP or (b) traumatic LP with cerebral spinal fluid (CSF) polymerase chain reaction or gram stain or culture-positive or had received antimicrobials for 21 days. Excluded were CSF done for metabolic errors, before cytomegalovirus (CMV) treatment; from ventriculo-peritoneal (VP) shunts; missing data and contamination. Neonates were classified into definite and probable meningitis and on the range of CRP. We calculated sensitivity, specificity, and likelihood ratios for CRP values; and area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve. Results Out of 609 CSF samples, 184 were eligible (28 cases of definite or probable meningitis and 156 controls). Sensitivity, specificity, predictive values, likelihood ratios, and AUROC were too low to be of clinical significance to predict meningitis in EOS. Conclusions Serum CRP values have poor discriminatory power to distinguish between subjects with and without meningitis, in symptomatic EOS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».