Optimizing Management of Febrile Young Infants Without Serum Procalcitonin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Febrile young infants are at risk of invasive bacterial infections (IBIs; bacteremia or bacterial meningitis). American Academy of Pediatrics (AAP) guidelines recommend that when procalcitonin testing is unavailable, C-reactive protein (CRP), absolute neutrophil count (ANC) and temperature should be used to identify low-risk infants. We sought to determine the optimal combination of these inflammatory markers to predict IBI when procalcitonin is unavailable. METHODS: This was a secondary analysis of prospectively collected data for all febrile infants aged 60 days or younger evaluated at a tertiary pediatric emergency department (January 2018 to July 2023). Previously healthy term infants aged 8 to 60 days with rectal temperatures of 38.0°C or greater meeting AAP inclusion/exclusion criteria were analyzed. A decision rule was derived by classification and regression tree analysis with 10-fold cross-validation then compared to AAP-recommended thresholds of ANC ≤ 5200/mm3, CRP ≤ 20 mg/L, and temperature ≤ 38.5°C. RESULTS: Among 1987 infants, 38 (1.9%) had IBIs. The AAP-recommended thresholds missed no IBIs (sensitivity: 100.0% [95% CI, 88.6%-100.0%]; negative predictive value (NPV): 100.0% [95% CI, 99.5%-100.0%]; specificity: 50.7% [95% CI, 48.5%-53.0%]). Optimal derived thresholds were CRP ≤ 22.2mg/L, temperature ≤ 39.0°C, and ANC ≤ 4500/mm3; urinalysis and age were not selected. The derived rule also missed no IBIs (sensitivity: 100.0% [95% CI, 88.6%-100.0%]; NPV: 100.0% [95% CI, 99.7%-100.0%]); however, specificity improved to 83.8% (95% CI, 82.1%-85.4%). Area under the receiver operating curve for the cross-validated rule (91.9% [95% CI, 91.1%-92.7%]) was higher than at AAP-recommended thresholds (75.4% (95% CI, 74.3%-76.5%]). CONCLUSIONS: The combination of ANC, CRP, and temperature at statistically derived thresholds improved diagnostic accuracy for identifying infants at low risk of IBIs compared to AAP-recommended thresholds.
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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) | 0,000 | 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 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 ».