ISSN: 2476-2024

డయాగ్నస్టిక్ పాథాలజీ: ఓపెన్ యాక్సెస్

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • RefSeek
  • హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
  • EBSCO AZ
  • పబ్లోన్స్
  • యూరో పబ్
  • ICMJE
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

Evaluating the Ability of the Biomarkers to Identify the Possibility of Diagnosing Sepsis in the Enrolled Patients

Mei Li, Yan-Jun Qin, Xin-Liang Zhang, Chun-Hua Zhang, Rui-Juan Ci, De-Zheng Hu, Shi-Min Dong

Background: Severe trauma could induce sepsis due to the loss of control of the infection, which may eventually lead to death. Accurate and timely diagnosis of sepsis with severe trauma remains challenging both for clinician and laboratory. Combinations of markers, as opposed to single ones, may improve diagnosis. We therefore compared the diagnostic characteristics of routinely used biomarkers of sepsis alone and in combination, trying to define a biomarker panel to predict sepsis in severe patients.

Methods: This prospective observational study included patients with severe trauma (ISS 16 or more) in the EICU at a university hospital. Blood samples were collected at 8 a.m. every day after admission to the EICU, until the day included patients were transferred out of EICU. Plasma levels of PCT, CRP, IL-6 and SAA were measured using commercial ELISA kits. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to evaluate the ability of the biomarkers to identify the possibility of sepsis in the enrolled patients. Logistic regression models were used to identify independent risk factors for sepsis.

Results: A total of 100 patients were eligible for analysis. Of these, 52 were diagnosed with sepsis. CRP yielded the highest discriminative value with an area under the ROC curve (AUC) of 0.82 (82% Confidence Interval (CI), 0.73–0.91; P<0.001), followed by PCT (AUC 0.77 (0.68–0.86); P<0.001). Whereas, in multiple logistic regression, SAA, CRP, and PCT were found to be independent predictors of sepsis. Bioscore which was composed of SAA, CRP, and PCT, with AUC=0.89(95%CI, 0.82-0.95), cut-off=0.28, sensitivity=0.77, specificity=0.9, P<0.001, was shown to be far superior to that of each individual biomarker taken individually.

Conclusion: Compared with single markers, the biomarker panel of PCT, CRP, and SAA was more predictive of sepsis in severe polytrauma patients.