Diagnostic Utility of Pleural C-Reactive Protein and Procalcitonin for Parapneumonic Pleural Effusion: A Head-to-Head Comparison Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The diagnostic utility of pleural fluid C-reactive protein (CRP) and procalcitonin (PCT) for parapneumonic pleural effusion (PPE) is a subject of ongoing investigation. There remains lack studies comparing their diagnostic accuracy in a head-to-head manner. Furthermore, the incremental diagnostic value of their combination over a single marker and the net benefit of them remains unknown. Methods: This prospective study enrolled participants presenting with undiagnosed pleural effusion, subsequently measuring their pleural levels of CRP and PCT. A diagnostic model that integrated both biomarkers was constructed using logistic regression analysis. The diagnostic performance and net benefit of CRP, PCT, and the composite model were assessed through receiver-operating characteristic (ROC) curve analysis and decision curve analysis (DCA). Results: The study included 32 PPE patients and 121 patients without PPE. The area under the ROC curve (AUC) for CRP was 0.73 (95% confidence interval [CI]: 0.63-0.83), with a sensitivity of 0.71 (95% CI: 0.55-0.87) and a specificity of 0.68 (95% CI: 0.59-0.77) at a threshold of 10 mg/L. In contrast, the AUC for PCT was 0.58 (95% CI: 0.46-0.69), with sensitivity and specificity rates of 0.50 (95% CI: 0.33-0.67) and 0.65 (95% CI: 0.56-0.74) at a threshold of 0.1 ng/mL, respectively. Notably, the AUC for the diagnostic model was comparable to that of CRP alone at 0.73 (95% CI: 0.63-0.82). DCA showed that applying CRP provided a net clinical benefit, while PCT did not. Conclusion: Pleural fluid CRP possesses moderate diagnostic capability for PPE, while PCT exhibits limited diagnostic utility. Additionally, the combined application of CRP and PCT does not confer any significant enhancement in diagnostic accuracy over the use of CRP alone.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».