P0635 / #1815: A PROSPECTIVE COHORT STUDY ON THE EVOLUTION OF INFECTION MARKERS IN CHILDREN WITH SEVERE BACTERIAL INFECTIONS TREATED WITH ANTIBIOTICS
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Inflammatory biomarkers have been used to guide antibiotic duration in adults and neonates, but their utility in children admitted to pediatric intensive care units (PICUs) is unknown. Our objective was thus to characterize the temporal behaviour of biomarkers (C-reactive protein [CRP], procalcitonin, and white blood cell [WBC] count) in children with severe bacterial infections. Methods: Ongoing prospective cohort study in 7 Canadian PICUs including patients 1 month to 18 years old admitted with suspected or proven severe bacterial infection (sepsis, pneumonia, and central nervous system and intrabdominal infections) and who were prescribed ≥1 antimicrobial. We measure biomarker levels from days 1 to 7 and day 10 of antibiotic treatment. We used Pearson’s correlation coefficient and multivariable linear regressions. Results: We have enrolled 208 patients. Median age was 56.0 months (interquartile range [IQR] 14.8 – 103.0). Median antibiotic duration was 9.5 days (IQR 6.0 – 14.0). Absolute levels of CRP and procalcitonin were highest on day 1 and descended over the course of treatment. By day 5, 82% and 43% of patients had ≥80% drop in procalcitonin and CRP levels, respectively. Patients with ≥50% drop in CRP from days 1 to 3 had a shorter hospital stay (-6.4 days, 95% confidence interval [CI] -12.2, -0.8). There was a strong correlation between mean daily values of multiple organ dysfunction syndrome scores with mean daily CRP (0.93, 95%CI 0.66, 0.99) and procalcitonin values (0.98, 95%CI 0.88, 0.99).Conclusions: Preliminary data suggest that CRP and procalcitonin may be good candidate biomarkers to personalize antibiotic treatment duration in children.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».