1つの小児病院での熱性乳児のAAP臨床診療ガイドラインのパフォーマンス

背景：Procalcitoninが存在しない場合、フェブリル乳児を評価および管理するための米国小児科学会の臨床診療ガイドライン（CPG）は、炎症マーカーのしきい値の以前にテストされていない組み合わせを使用することをお勧めします。したがって、浸潤性細菌感染症（IBIS;細菌血症、細菌性髄膜炎）の検出におけるCPGパフォーマンスはよく理解されていません。 目的：8〜60日前の発生している熱性乳児のIBIの検出において、Procalcitoninを使用せずにCPGパフォーマンスを評価する。 方法：この横断的な単一サイトの研究では、2011年から2018年までの電子健康記録を使用して熱性乳児のデータを手動で抽出しました。温度、絶対好中球数、およびC反応性タンパク質。CPGは幅広い解釈を許可するため、3つの感度分析を実行し、年齢と炎症マーカーのしきい値を変更しました。各アプローチについて、IBIの検出において、領域の操作性曲線、感度、および特異性を操作する領域の領域を計算しました。 結果：この研究では、507人の乳児が選択基準を満たしました。主な分析では、0.673の領域での領域の動作特性曲線（95％信頼区間0.652-0.694）、100％の感度（66.4％-100％）、および34.5％の特異性（30.4％）が観察されました。-38.9％）。感度分析では、感度はすべて100％であり、特異性は9％から38％の範囲でした。 結論：調査結果は、CPGが非常に敏感であり、見逃されたIBIを最小化することを示唆していますが、特異性は以前に報告されたよりも低い場合があります。将来の研究では、より大きなマルチサイトサンプルのCPGパフォーマンスを前向きに調査する必要があります。

BACKGROUND: In the absence of procalcitonin, the American Academy of Pediatrics' clinical practice guideline (CPG) for evaluating and managing febrile infants recommends using previously untested combinations of inflammatory marker thresholds. Thus, CPG performance in detecting invasive bacterial infections (IBIs; bacteremia, bacterial meningitis) is poorly understood. OBJECTIVE: To evaluate CPG performance without procalcitonin in detecting IBIs in well-appearing febrile infants 8 to 60 days old. METHODS: For this cross-sectional, single-site study, we manually abstracted data for febrile infants using electronic health records from 2011 to 2018. We used CPG inclusion/exclusion criteria to identify eligible infants and stratified IBI risk with CPG inflammatory marker thresholds for temperature, absolute neutrophil count, and C-reactive protein. Because the CPG permits a wide array of interpretations, we performed 3 sensitivity analyses, modifying age and inflammatory marker thresholds. For each approach, we calculated area-under-the-receiver operating characteristic curve, sensitivity, and specificity in detecting IBIs. RESULTS: For this study, 507 infants met the inclusion criteria. For the main analysis, we observed an area-under-the-receiver operating characteristic curve of 0.673 (95% confidence interval 0.652-0.694), sensitivity of 100% (66.4%-100%), and specificity of 34.5% (30.4%-38.9%). For the sensitivity analyses, sensitivities were all 100% and specificities ranged from 9% to 38%. CONCLUSION: Findings suggest that the CPG is highly sensitive, minimizing missed IBIs, but specificity may be lower than previously reported. Future studies should prospectively investigate CPG performance in larger, multisite samples.