Procalcitonin levels in pregnancy: A systematic review and meta‐analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The utility of procalcitonin to identify obstetric sepsis is unknown. OBJECTIVE: To calculate the mean (range) procalcitonin in pregnancy among healthy women not in labor (group 1), healthy women in labor (group 2), and women with preterm prelabor rupture of membranes (PPROM) without clinical chorioamnionitis (group 3). SEARCH STRATEGY: NLM PubMed, Elsevier Embase, and Wiley Cochrane Central Register of Controlled Trials from inception to February 21, 2022. SELECTION CRITERIA: Ten or more pregnant women with procalcitonin reported at more than 20 weeks of pregnancy, with information on labor, PPROM, and infection. Exclusions were major medical comorbidities. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Each abstract and full-text review was independently reviewed by the same two authors. Quality was reviewed using the Newcastle-Ottawa Scale. A meta-analysis was performed using a random effects model. MAIN RESULTS: The systematic review included 25 studies: 10 (40%) of good quality and 15 (60%) of poor quality. The meta-analysis included 21 studies. Mean procalcitonin in group 1 was 0.092 ng/mL (range 0.036-0.049 ng/mL), in group 2 it was 0.130 ng/mL (range 0.049-0.259 ng/mL), and in group 3 it was 0.345 ng/mL (range 0.005-1.292 ng/mL). CONCLUSIONS: Among healthy pregnant women not in labor, procalcitonin levels are comparable to those in non-pregnant adults and may be useful in identifying infection. Procalcitonin levels in other groups overlap abnormal values of procalcitonin in non-pregnant adults, and may not discriminate infection among women in labor or with obstetric comorbidities. PROSPERO: CRD42020157376, registered 4/28/2020.
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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 | 0,018 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».