Influence of Prednisone on Inflammatory Biomarkers in Community‐Acquired Pneumonia: Secondary Analysis of a Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
Glucocorticoids are frequently prescribed in inflammatory diseases and have recently experienced a boom in the treatment of COVID-19. Small studies have shown an effect of glucocorticoids on inflammatory marker levels, but definitive proof is lacking. We investigated the influence of prednisone on inflammatory biomarkers in a previous multicenter, randomized, placebo-controlled trial that compared a 7-day treatment course of 50-mg prednisone to placebo in patients hospitalized with community-acquired pneumonia. We compared levels of C-reactive protein (CRP), procalcitonin (PCT), leukocyte and neutrophil count between patients with and without glucocorticoid treatment at baseline and on days 3, 5, and 7 and at discharge by Wilcoxon tests and analysis of variance. A total of 356 patient data sets in the prednisone group and 355 in the placebo group were available for analysis. Compared to placebo, use of prednisone was associated with reductions in levels of CRP on days 3, 5, and 7 (mean difference of 46%, P < .001 for each time point). For PCT, no such difference was observed. Leukocyte and neutrophil count were higher in the prednisone group at all time points (mean difference of 27% for leukocytes and 33% for neutrophils, P <.001 for all time points). We conclude that after administration of glucocorticoids in community-acquired pneumonia, patients had lower CRP levels and increased leukocyte and neutrophil count as compared to the placebo group. PCT levels were not different between treatment groups. PCT levels thus may more appropriately mirror the resolution of infection compared to more traditional inflammatory markers.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».