Procalcitonin and Diabetic Foot Ulcer Infections: A Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Procalcitonin (PCT) is an effective inflammatory marker for diagnosing infection. We assessed the clinical utility of procalcitonin in diagnosing diabetic foot infections. Method This meta‐analysis adhered to the PRISMA guidelines. We searched PubMed, Web of Science, Embase and the Cochrane Library for studies on PCT for the diagnosis of diabetic foot published before 1 July 2024. The primary outcome was the standardised mean difference (SMD) in PCT levels between IDFU and non‐IDFU groups, with corresponding 95% confidence intervals (CI). The included studies were cross‐sectional and cohort studies, so the quality of the literature was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) evaluation criteria. This study's statistical analyses were conducted solely with STATA 15.0 software. Result Ten studies comprising 928 patients were ultimately included. There were six cross‐sectional studies and four cohort studies. In total, 532 patients were assigned to the IDFU group and 396 to the non‐infected diabetic foot ulcers (NIDFU) group. The relationship between PCT and DFU was evaluated in ten studies, with significant heterogeneity among the included studies ( x 2 = 54.10, p = 0.00001; I 2 = 83.6%). Therefore, a random effects model was used with a pooled standardised mean difference of 0.79 (95% confidence interval [CI]: 0.43–1.14). The Egger experiment results ( t = 0.43, p = 0.680) indicated that there was no publication bias. Analysis of sensitivity revealed that the results were reliable. Subgroup analyses identified the area as a significant source of heterogeneity. The random‐effects model's meta‐regression results revealed that BMI ( p = 0.026) and HbA1c ( p = 0.016) had a significant impact on the heterogeneity of the association between IDFU and PCT levels. Conclusion Our study showed a significant correlation between serum PCT levels and IDFU. Identification and treatment of IDFUs as soon as possible can help reduce amputation and mortality rates. This systematic review and meta‐analysis evaluated the association between serum procalcitonin levels and diabetic foot infections. Ten studies were included, and a random‐effects model showed significantly higher procalcitonin levels in infected patients, supporting its role as a potential diagnostic biomarker for early infection detection in diabetic foot ulcers.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».