Accuracy of C-reactive Protein and Procalcitonin for Diagnosing Bacterial Infections Among Subjects With Persistent Fever in the Tropics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In low-resource settings, inflammatory biomarkers can help identify patients with acute febrile illness who do not require antibiotics. Their use has not been studied in persistent fever (defined as fever lasting for ≥7 days at presentation). Methods C-reactive protein (CRP) and procalcitonin (PCT) levels were measured in stored serum samples of patients with persistent fever prospectively enrolled in Cambodia, the Democratic Republic of Congo, Nepal, and Sudan. Diagnostic accuracy was assessed for identifying all bacterial infections and the subcategory of severe infections judged to require immediate antibiotics. Results Among 1838 participants, CRP and PCT levels were determined in 1777 (96.7%) and 1711 (93.1%) samples, respectively, while white blood cell (WBC) count was available for 1762 (95.9%). Areas under the receiver operating characteristic curve for bacterial infections were higher for CRP (0.669) and WBC count (0.651) as compared with PCT (0.600; P <.001). Sensitivity for overall and severe bacterial infections was 76.3% (469/615) and 88.2% (194/220) for CRP >10 mg/L, 62.4% (380/609) and 76.8% (169/220) for PCT >0.1 µg/L, and 30.5% (184/604) and 43.7% (94/215) for WBC >11 000/µL, respectively. Initial CRP level was <10 mg/L in 45% of the participants who received antibiotics at first presentation. Conclusions In patients with persistent fever, CRP and PCT showed higher sensitivity for bacterial infections than WBC count, applying commonly used cutoffs for normal values. A normal CRP value excluded the vast majority of severe infections and could therefore assist in deciding whether to withhold empiric antibiotics after cautious clinical assessment.
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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) | 0,000 | 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 découle