Diagnostic test accuracy of point-of-care procalcitonin to diagnose serious bacterial infections in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The National Institute for Health and Care Excellence (NICE) have called for research into the role of biomarkers, and specifically procalcitonin (PCT), for the early diagnosis of serious bacterial infections (SBI) in children. The aim of this study was to compare the diagnostic test accuracy of C-reactive protein (CRP) and PCT for the diagnosis of SBI in children. METHODS: Data was collected prospectively from four UK emergency departments (ED) between November 2017 and June 2019. Consecutive children under 18 years of age with fever and features of possible sepsis and/or meningitis were eligible for inclusion. The index tests were PCT and CRP and the reference standard was the confirmation of SBI. RESULTS: 213 children were included in the final analysis. 116 participants (54.5%) were male, and the median age was 2 years, 9 months. Parenteral antibiotics were given to 100 (46.9%), three (1.4%) were admitted to a paediatric intensive care unit and there were no deaths. There were ten (4.7%) confirmed SBI. The area under the curve for PCT and CRP for the detection of SBI was identical at 0.70. CONCLUSIONS: There was no difference in the performance of PCT and CRP for the recognition of SBI in this cohort. TRIAL REGISTRATION: Registered at https://www.clinicaltrials.gov (trial registration: NCT03378258 ) on the 19th of December 2017.
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 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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».