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Enregistrement W4411831267 · doi:10.4081/monaldi.2025.3564

Biomarkers in atypical pneumonia: a systematic review of diagnostic and prognostic utility

2025· review· en· W4411831267 sur OpenAlexaboutno aff
Debashis Priyadarshan Sahoo, Bikash Ranjan Rout

Notice bibliographique

RevueMonaldi Archives for Chest Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcalcitoninMedicineMycoplasma pneumoniaeInternal medicineMycoplasma pneumoniaBiomarkerPneumoniaChlamydiaConfidence intervalAtypical pneumoniaMycoplasmaOdds ratioGastroenterologyChlamydophila pneumoniaeFerritinImmunologySepsisMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atypical pneumonia, driven by pathogens like Mycoplasma pneumoniae, Chlamydia pneumoniae, and Legionella pneumophila, is challenging to diagnose due to non-specific symptoms. This systematic review assessed the diagnostic accuracy and prognostic value of biomarkers in atypical pneumonia. A comprehensive search of PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar (2000-2024) identified 27 studies, including observational, cohort, case-control, and review designs. Studies focused on biomarkers such as C-reactive protein (CRP), procalcitonin (PCT), ferritin, D-dimer, and pathogen-specific antibodies, with quality evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale and AMSTAR 2. CRP was elevated in 85% of cases, with a pooled sensitivity of 82.3% [95% confidence interval (CI) 76.5-88.1, I²=78%] but moderate specificity (65.2%, 95% CI 58.0-72.4). PCT exhibited high specificity (88.7%, 95% CI 83.2-94.2, I²=65%) for bacterial etiologies, making it valuable for distinguishing bacterial from viral infections. Anti-Mycoplasma pneumoniae immunoglobulin M (IgM) showed excellent diagnostic accuracy (sensitivity 90.1%, 95% CI 85.0-95.2). Ferritin levels >400 ng/mL were strongly associated with severe outcomes [odds ratio (OR) 3.15, 95% CI 2.10-4.72, I²=70%]. Elevated biomarkers correlated with increased hospitalization (OR 2.78, 95% CI 1.95-3.96) and mortality (OR 3.42, 95% CI 2.30-5.08). Heterogeneity was significant (I²=65-78%), reflecting variability in study populations and methods. PCT and anti-Mycoplasma pneumoniae IgM enhance diagnostic precision, while ferritin and CRP are robust prognostic markers. Standardized biomarker thresholds are essential to optimize their clinical utility and improve patient outcomes in atypical pneumonia management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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