Validation of Serum Calprotectin Relative to Other Biomarkers of Infection in Febrile Infants Presenting to the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial stewardship involves a delicate balance between the risk of undertreating individuals and the potential societal burden of overprescribing antimicrobials. This balance is especially crucial in neonatal care. In this observational study, the usefulness of biomarkers of infectious diseases (calprotectin, procalcitonin (PCT), C-reactive protein (CRP), and white blood cells (WBCs) were evaluated in 141 febrile infants aged 28-90 days presenting to an emergency department. Since our focus was on the usefulness of serum calprotectin, this biomarker was not part of clinical decision-making. A significant difference was observed in the levels of all biomarkers, related to final discharge diagnosis and disposition status. The difference in levels related to antibiotic prescription was significant for all biomarkers but WBCs. The performance of calprotectin in the detection of bacterial infections (AUC (95% CI): 0.804 (0.691, 0.916)) was comparable to the performance of both PCT (0.901 (0.823, 0.980)) and CRP (0.859 (0.764, 0.953)) and superior to the WBC count (0.684 (0.544, 0.823)). Procalcitonin and CRP demonstrated a statistically significantly higher specificity relative to calprotectin. In this cohort, antibiotic use did not always correlate to a definite diagnosis of confirmed bacterial infection. The sample size was limited due to associated challenges with recruiting febrile infants. Hence, there is a need for adequate diagnostic tools to help discriminate between various kinds of infections. This study suggests serum calprotectin, procalcitonin, and CRP may serve as valuable biomarkers to differentiate between types of infection, in addition to clinical input and decision-making.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».