Caffarini E M, DeMott J, Patel G, et al. Determining the clinical utility of an absolute procalcitonin value for predicting a positive culture result[J]. Antimicrobial agents and chemotherapy, 2017, 61(5): e02007-16.
Antimicrobial agents and chemotherapy: 2018 Journal Impact Factor: 4.715
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文章地址：https://aac.asm.org/content/61/5/e02007-16.long
上一篇解读文章disscussion提到：
Finally, procalcitonin was recently identified as a novel predictive marker of bloodstream infection, although one study identified it as a poor predictor of culture positivity [25].
尽管其预测培养（所有样本包括血培养等）阳性的能力不足，但降钙素原被认为是血流感染的预测标志物。
现在开始解读这篇PCT预测培养结果的文章
这篇文章的统计分析非常简单，数据也非常少
摘要
很多研究已经确定了PCT指导抗生素的使用，然而没有研究关注PCT与培养结果阳性的关系，该研究旨在分析最初的PCT值对培养结果的预测价值。本文回顾性分析了813个ICU病人的资料，收集的资料包括：patient demographics, procalcitonin assay results, sources of infection, culture results, and lengths of stay. 其中免疫抑制的病人被排除。研究的主要终点为：确定预测阳性培养结果的降钙素原阈值，次要终点为PCT预测阳性培养结果的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值。共519个病人纳入最终的分析。ROC曲线的曲线下面积分布为：所有的培养：0.62, 肺部感染：0.49,尿道感染：0.43,血流感染（菌血症）：0.78 。最终3.61 ng/ml被确定为PCT预测血培养阳性的阈值（菌血症的患病率为4%时），对于菌血症来说，PCT（以3.61ng/ml为阈值）的敏感度为75%，特异度为72%，阳性预测值为20%，阴性预测值为97%。PCT对培养阳性的预测价值并不高，最初的PCT检测结果小于3.61ng/ml可以作为预测无菌血症的指标。PCT不应该作为初始治疗是否用抗生素的唯一指标。
背景
脓毒症在美国是死亡和残疾的主要原因，脓毒症的死亡率随着延迟抗菌治疗逐小时的延长而增加。及时启动适当的广谱抗菌治疗必须要权衡不必要的抗生素治疗导致的潜在危害，如耐药性、感染、和梭状芽胞杆菌。由于缺乏检测方法辅助临床医生对严重感染和可能脓毒症患者的抗菌治疗的开始和终止进行早期决策，因此人们对炎症生物标志物(如降钙素原(PCT)产生了很大的兴趣。
之前的试验评估了PCT在启动和终止抗菌治疗（根据临床标准）的价值，通过使用重症监护病房(ICUs)的系列测量和确定的阈值，这些研究表明PCT可以指导抗菌治疗。然而，没有报告描述使用初始PCT水平来指导上游抗感染治疗决策的效用或PCT值在客观感染标准(如培养阳性)下的预测能力。这些数据将为临床医生在确定最初治疗、假定感染是否存在等方面提供更大的信心。本研究旨在确定单个初始PCT值是否可以预测阳性培养的结果或感染源。本研究的主要结果是确定预测阳性培养的PCT阈值。次要结果包括PCT的敏感性、特异性、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)。
结果
在23个月的研究时段中，813个符合纳入标准，其中294个因为免疫抑制状态而排除，最终519个病人（48.1%是女性）纳入分析，其中位年龄为59岁（IQR：48–71岁），肺部感染最为常见（43%）。
纳入病流程图及培养结果分布
不同感染类型分组分析显示：菌血症的AUC最高，为0.78 [95%CI, 0.72–0.84]; P < 0.001，确定其判定阈值为3.61 ng/ml。使用本研究中菌血症的患病率（4%），得出PCT预测菌血症的灵敏度为75%，特异度为72%，阳性预测值为20%，阴性预测值为97%。
PCT与不同标本培养阳性的ROC曲线分析
培养阳性和培养阴性病人的临床资料分析（年龄，ICU住院时间，住院时间，APACHII评分，PCT值），培养阳性的患者ICU或总住院时间、APACHII评分及PCT值明显高于培养阴性的（表1），虽然对于肺部感染，PCT的ROC曲线分析结果并不是很好：AUC, 0.49 [95% CI, 0.40–0.56]; P = 0.76，但呼吸道标本培养阳性的病人在ICU/总住院时间和PCT方面明显高于肺部培养阴性的病人。
全部样本的培养结果
肺部标本培养结果
讨论
该研究聚焦在探究PCT在各种类型标本中培养结果的预测价值，虽然总的结果表示PCT并不适合作为一个预测培养结果的标志物，但PCT大于3.61 ng/ml似乎与菌血症（血培养阳性）有关，其中阴性预测值为97%表面PCT小于3.61ng/ml预示着血培养阴性的可能性大。这个PCT水平的阈值可能可以作为在获得培养结果之前暂停对可能有菌血症的患者进行抗生素治疗的潜在基础，尽管我们的研究没有直接证明这一点。对于肺部或泌尿系统的感染(在该研究中占56%)，PCT有着较小的AUC值(分别为0.49和0.43)，因此不应在最初评估时用于评估对这些类型的感染是否开始使用抗生素治疗。
在一个抗菌素耐药性不断升级的时代，据报道30%至50%的抗菌治疗是不适当的，因此越来越需要研究可能改善抗菌药物管理的生物标志物，特别是在最初的患者护理评估期间。目前缺乏可靠的关于PCT的临床研究，最近的《救助毒症运动指南，Surviving Sepsis Campaign guidelines》中的建议仅为2C级。之前的两项大型临床试验表面检测PCT值可以减少总的抗生素使用天数而不会造成死亡率的差异。最近，Stop Antibiotics on Guidance of Prolactin Study (SAPS) 研究表面检测PCT有助于减少抗生素治疗的时间，且与显著降低的死亡率相关。然而，这些试验均为使用PCT来确定抗菌治疗的持续时间。在该项研究之前，没有研究对单个PCT检测结果的上游价值（培养阳性）进行分析，而这正是改善抗菌药物管理的一个关键领域。
之前的研究将PCT与其他生物标志物进行了比较，主要是C反应蛋白(CRP)。这些研究表明，PCT对脓毒症/菌血症患者的预后价值可能高于CRP。然而，这些生物标志物对于不同感染源来说是预测价值是不同的，研究显示了混合的结果。此外，PCT水平与预测感染风险/严重程度的临床标准(例如，系统性炎症反应综合征SIRS标准)之间没有直接的比较。我们的研究旨在确认先前关于PCT在细菌性病人中的效用的评估，并确定了在其他类型感染的初始抗菌治疗时不要单独使用PCT进行判定。未来有兴趣的领域可能是生物标记物的研究与快速鉴定检测系统相比较，例如BioFire(盐湖城，犹他州)和PNA FISH(沃本，马萨诸塞州)。由于这些快速检测系统的费用太高，目前它们的广泛使用仍然有限。
本研究有几个局限性
①我们的人群中有较多的肺部感染(43%)和相对较少的菌血症患者(4%)。
②此外，尽管PCT水平是在入住的第一天测量的，但患者可能在到达之前就已经接受了抗菌治疗。(如在急诊科或在从外部机构转来之前)。然而，我们研究的目的是在到达我们的医疗ICU时检查PCT值，而不考虑急诊科或外部机构的抗生素使用情况。这一限制可能通过在入ICU后24小时内早期获得培养物和PCT水平得到缓解。需要注意的是，PCT结果可以在24小时内获得，而培养结果要到48h后才能得到，所以在得到培养结果之前可以得到PCT值。PCT水平在触发事件后2 - 4小时内升高，在12 - 24小时内达到峰值，半衰期为24 - 35小时。因此，使用抗生素对急诊科收治的患者的PCT值的影响较小，但对转诊患者的影响可能更大，因为转诊到ICU的时间更长。
结论
初始PCT结果不能很好地预测培养阳性。然而，初始PCT水平低于3.61 ng/ml可以用来预测是否没有菌血症，97%的阴性预测值支持了这一观点。常规使用PCT水平并结合临床判断可能对菌血症患者有用，但我们的研究提示不要将其用于其他感染特别是肺部和泌尿系统感染的初始抗菌治疗。
方法
人群
机构审查委员会批准了拉什大学医学中心使用现有数据库进行的回顾性队列研究。收集2013年4月至2014年12月在Rush University medical Center medical ICU就诊的患者资料。纳入年龄大于18岁，以疑似感染作为入院诊断并有相关细菌培养结果的患者，并有入院24小时内测量的PCT值。如果免疫力低下的患者被排除在外，免疫力低下被定义为接受免疫抑制治疗（6-巯基嘌呤，强的松大于5毫克/天，抗胸腺细胞球蛋白，硫唑嘌呤，Basiliximab（巴利昔单抗）、环磷酰胺、环孢霉素，钙调磷酸酶抑制剂，依维莫司(Everolimus)，甲氨蝶呤，霉酚酸，以美罗华或西罗莫司）或者有艾滋病毒或癌症活动期的诊断。
收集的数据包括年龄、性别、急性生理和慢性健康评估II (APACHE-II)评分、首次PCT值、ICU住院时间、总住院时间、疑似或确诊感染源、培养结果、感染类型。
统计分析
PCT预测阳性培养的能力采用受试者工作特性(ROC)曲线法进行评估。根据约登指数法（Youden's index）确定PCT对阳性培养结果的最佳阈值。ROC曲线(AUC)下的面积以95%置信区间(CIs)报告，并计算患病率、敏感性、特异性、PPV和NPV。采用非参数统计分析(Mann-Whitney U检验)比较不同组别（培养阳性和阴性）的基线特征数据。数值用中位数和四分位数范围(IQR)表示。所有统计分析均使用Statistical Program for Social Science (SPSS version 23, Chicago, IL, USA)统计软件，P值<0.05为差异有统计学意义。
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