Using a 29-mRNA Host Response Classifier To Detect Bacterial Coinfections and Predict Outcomes in COVID-19 Patients Presenting to the Emergency Department
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We assay the utility of the single-test IMX-BVN-3/IMX-SEV-3 classifiers that require just 2.5 mL of patient blood in concurrently detecting viral and bacterial infections as well as predicting the severity and 30-day outcome from the infection. A point-of-care device, in development, will circumvent the need for blood culturing and drastically reduce the time needed to detect an infection. This will negate the need for empirical use of broad-spectrum antibiotics and allow for antibiotic use stewardship. Additionally, accurate classification of the severity of infection and the prediction of 30-day severe outcomes will allow for appropriate allocation of hospital resources.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Using a 29-mRNA Host Response Classifier To Detect Bacterial Coinfections and Predict Outcomes in COVID-19 Patients Presenting to the Emergency Department
- Date Crossref
- 21/12/2022
- Éditeur
- American Society for Microbiology
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
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