Diagnostic Accuracy of Point-of-Care Testing of C-Reactive Protein, Interleukin-6, and Procalcitonin in Neonates with Clinically Suspected Sepsis: A Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sepsis often prompts clinicians to start empirical antibiotics in suspected neonates while awaiting diagnosis. The next-generation testing with point-of-care (POC) techniques offers a lead-time advantage that could bridge the gap by providing a timely diagnosis. MATERIALS AND METHODS: We conducted a prospective diagnostic study in 82 neonates enrolled between May and October 2022 in a level III neonatal intensive care unit. All neonates with a new episode of clinically suspected sepsis were included. Diagnostic accuracy of POC testing of C-reactive protein (CRP), interleukin-6 (IL-6), and procalcitonin (PCT) with standard laboratory methods was performed. RESULTS: The mean gestation age and birth weight of the neonates were 33.17 ± 4.25 weeks and 1,695.4 ± 700.74 grams, respectively. Most neonates were preterm (75%) with nearly equal proportions of early (51.22%) and late-onset (48.78%) sepsis. The POC CRP correlated well with standard CRP (r = 0.8001, 95% CI: 0.706-0.867, p < 0.0001). Among the three biomarkers, CRP had the maximum diagnostic accuracy (area under the curve [AUC] - 0.73) followed by PCT (AUC - 0.65) and IL-6 (0.55). There was no significant difference in the diagnostic accuracy of CRP (p = 0.46), PCT (p = 0.29), and IL-6 (p = 0.60) in early- and late-onset sepsis. The mean time for POC estimation of IL-6, PCT, and CRP was 12 ± 3 min which was significantly less compared to 366 ± 61 min for standard techniques (p < 0.001). CONCLUSION: POC CRP correlates well with standard techniques of estimation, and CRP alone and in combination with PCT has good diagnostic accuracy in neonatal sepsis.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».