A Systematic Review and Meta-Analysis of Sputum Purulence to Predict Bacterial Infection in COPD Exacerbations
Notice bibliographique
Résumé
The 2020 Global Initiative for Obstructive Lung Disease (GOLD) Report highlights the importance of sputum purulence in the decision to prescribe antibiotics for acute exacerbations. The purpose of this systematic review and meta-analysis was to evaluate the strength of literature supporting inclusion of sputum purulence in criteria utilized to evaluate if antimicrobials are indicated in acute COPD exacerbation. A total of 6 observational studies met inclusion criteria for this meta-analysis. Sputum purulence was defined by visual assessment of color, either subjectively by providers and/or patients or by a colored chart, where green or yellow sputum was considered purulent. Four of the studies were primarily conducted in hospitalized patients, one in the emergency department, and one in the primary care setting. Five studies relied upon expectorated sputum and one used bronchoscopy to obtain sputum samples for bacterial cultures. Compared with mucoid sputum, purulent sputum had a significantly higher probability of positive bacterial culture results (RR = 2.14, 95%CI [1.25, 3.67], p = 0.006, moderate quality). For sensitivity analysis, after removal of studies losing 2 or more points from the New Castle-Ottawa scale, the effect value remained statistically significant. This systematic review and meta-analysis showed a moderate level of evidence that purulent sputum during COPD exacerbation, as defined by yellow or green color, is associated with a significantly higher probability of potentially pathogenic bacteria, supporting GOLD report and NICE recommendations.
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 | 0,018 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».