Analysis of Calprotectin as an Early Marker of Infections Is Economically Advantageous in Intensive Care-Treated Patients
Notice bibliographique
Résumé
Calprotectin is released from neutrophil granulocytes upon activation. Several studies have indicated that plasma calprotectin is an early determinant of bacterial infections, which may serve as a diagnostic tool facilitating decision making on antibiotic treatment. The study objective was to explore the health and economic implications of calprotectin as a predictive tool to initiate antimicrobial therapy in a cohort of critically ill patients. Thus, data obtained from a previously published study on calprotectin as a hypothetical early biomarker of bacterial infections in critically ill patients were evaluated regarding the potential cost-effective impact of early analysis of calprotectin on an earlier start of antibiotic treatment. Under the assumption that calprotectin is used predictively and comparators (white blood cells, procalcitonin, and C-reactive protein) are used diagnostically, a cost-effective impact of EUR 11,000-12,000 per patient would be obtained. If calprotectin would be used predictively and comparators would be used predictively for 50% of patients, it is hypothesized that cost-effectiveness would be between EUR 6000 and 7000 per patient, based on reduced stay in the ICU and general ward, respectively. Furthermore, predictive use of calprotectin seems to reduce both mortality and the length of hospital stay. This health economic analysis on the predictive use of plasma calprotectin, which facilitates clinical decision making in cases of suspected sepsis, indicates that such determination has a cost-saving and life-saving impact on the healthcare system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».