Molecular Mechanisms of Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
In cancer, therapies are targeted at 6 important pathways. In sepsis, there is ongoing controversy regarding the number and relative roles of pathways that are activated or repressed and which are important in the progression from health to death. Adding to complexity, there is interaction of pathways, there are differences in temporal pattern of up and down-regulation of pathways and there are different responses of pathways to therapies of sepsis. In this review, we define four key pathways of sepsis: (1) inflammation and immunity, (2) coagulation and fibrinolysis, (3) apoptosis, and (4) endocrine. Each of these pathways can impair endothelial function, a unifying aspect of the pathophysiology of sepsis. There are few studies of interactions of pathways except for the interacttion of inflammation/immunity with coagulation/fibrinolysis. Successful treatment of cancer requires that cancer therapies interrupt several key pathways of cancer. Accordingly, we suggest that successful treatment of sepsis will require therapies that interrupt several key pathways of sepsis. Perhaps the paucity of approved therapies for sepsis is related in part to the underevaluation of novel pathways, to lack of understanding of interactions of pathways and to lack of interruption of key pathways of sepsis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».