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Enregistrement W1894811581 · doi:10.1111/aas.12422

Osteopontin is associated with inflammation and mortality in a mouse model of polymicrobial sepsis

2014· article· en· W1894811581 sur OpenAlexafffund
Spyridon Fortis, Rachel G. Khadaroo, Jack J. Haitsma, H. Zhang

Notice bibliographique

RevueActa Anaesthesiologica Scandinavica · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlexander S. Onassis Public Benefit Foundation
Mots-clésMedicineOsteopontinInflammationSepsisImmunologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Osteopontin (OPN) is a multifunctional glycoprotein with pro-inflammatory properties. In severe sepsis, levels of plasma OPN are significantly higher in non-survivors than in survivors. We hypothesized that OPN results in greater inflammation and worse outcome through modulation of endogenous glucocorticoid production in sepsis. METHODS AND RESULTS: Sepsis was induced by cecal ligation and puncture (CLP) in wild type (WT) and OPN gene knockout (OPN(-/-) ) mice. In response to sepsis, the OPN(-/-) mice had lower levels of plasma cytokines and chemokines than the WT mice. The levels of corticosterone in plasma were similar between WT and OPN(-/-) sham animals but they increased 24 h after CLP induction in the WT mice, but not in the OPN(-/-) mice. The mortality rate was lower in the OPN(-/-) mice than in the WT mice. CONCLUSION: OPN is associated with greater inflammatory response and increased mortality, despite the higher corticosterone levels in plasma. Corticosterone production is not impaired in the absence of OPN.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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