Procalcitonin as a Predictor of Mortality in Patients With Severe Acute Pancreatitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute pancreatitis (AP) is a severe inflammatory disorder that begins with the inappropriate activation of pancreatic enzymes within acinar cells due to biliary reflux, alcohol abuse, gallstones, and autoimmune disease. Several biomarkers have been studied that may aid in the early detection of pancreatic necrosis. The aim of this project was to evaluate the usefulness of procalcitonin (PCT) in predicting mortality in patients with severe AP in Mexican population. Methods: An observational study, including 59 patients diagnosed with AP from 2018 to 2023, was conducted in a tertiary care hospital. Serum PCT levels were assessed on the first and third days of hospitalization (24 and 72 h). Results: A total of 59 patients were included, and the main etiologies were lithiasis (28 patients, 47.5%) and endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) (nine patients, 15.3%). Of the total patients, 16 (27.1%) died during their hospital stay, and the main etiologies were septic shock of abdominal origin (10 patients, 62.5%) followed by extra-abdominal shock (six patients, 37.5%). The average PCT level was 4.54 ± 8.12 on the first day of hospital stay, and 5.20 ± 10.90 at 72 h. The cut-off point was 1.26 ng/mL with the best sensitivity and specificity of PCT as a predictor of mortality at 72 h of 75% and 68%, respectively (area under the curve 0.7, 95% confidence interval (CI): 0.61 - 0.88), and positive and negative predictive values of 0.46 and 0.87, respectively. Conclusions: We propose the usefulness of PCT as a biochemical marker to predict mortality in patients with severe AP due to its accessibility in the hospital environment. We propose to carry out studies with more patients and follow-up times. In addition, it is necessary to consider other biomarkers associated with PCT to help us improve the positive predictive value of mortality in this disease.
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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 | 0,001 |
| 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 ».