Biomarkers for the Early Diagnosis of Sepsis in Burns: Systematic Review and Meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the diagnostic performance of all biomarkers studied to date for the early diagnosis of sepsis in hospitalized patients with burns. BACKGROUND: Early clinical diagnosis of sepsis in burns patients is notoriously difficult due to the hypermetabolic nature of thermal injury. A considerable variety of biomarkers have been proposed as potentially useful adjuncts to assist with making a timely and accurate diagnosis. METHODS: We searched Medline, Embase, Cochrane CENTRAL, Biosis Previews, Web of Science, and Medline In-Process to February 2020. We included diagnostic studies involving burns patients that assessed biomarkers against a reference sepsis definition of positive blood cultures or a combination of microbiologically proven infection with systemic inflammation and/or organ dysfunction. Pooled measures of diagnostic accuracy were derived for each biomarker using bivariate random-effects meta-analysis. RESULTS: We included 28 studies evaluating 57 different biomarkers and incorporating 1517 participants. Procalcitonin was moderately sensitive (73%) and specific (75%) for sepsis in patients with burns. C-reactive protein was highly sensitive (86%) but poorly specific (54%). White blood cell count had poor sensitivity (47%) and moderate specificity (65%). All other biomarkers had insufficient studies to include in a meta-analysis, however brain natriuretic peptide, stroke volume index, tumor necrosis factor (TNF)-alpha, and cell-free DNA (on day 14 post-injury) showed the most promise in single studies. There was moderate to significant heterogeneity reflecting different study populations, sepsis definitions and test thresholds. CONCLUSIONS: The most widely studied biomarkers are poorly predictive for sepsis in burns patients. Brain natriuretic peptide, stroke volume index, TNF-alpha, and cell-free DNA showed promise in single studies and should be further evaluated. A standardized approach to the evaluation of diagnostic markers (including time of sampling, cut-offs, and outcomes) would be useful.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».