Cytokine modulation in sepsis and septic shock
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis and septic shock are a major cause of morbidity and mortality in patients admitted to the intensive care unit. Since the introduction of antibiotic therapy, the mortality associated with sepsis has remained within the 30- 50% range. Sepsis constitutes the systemic response to infection. This response encompasses both pro-inflammatory and anti-inflammatory phases that are marked by the sequential generation of pro- and anti-inflammatory cytokines. Among the most important pro-inflammatory cytokines are TNF-alpha and IL-1beta. The pro-inflammatory effects of such cytokines are inhibited by soluble receptors/receptor antagonists and anti-inflammatory cytokines including IL-10 and transforming growth factor-beta. Modulation of the activity of both pro- and anti-inflammatory cytokines to improve outcome in patients with sepsis has been subject of multiple clinical studies. This review will examine clinical trials evaluating several strategies for blocking or attenuating TNF-alpha and IL-1beta activity. This review will also survey the current state of experimental therapies involving IL-10, transforming growth factor-beta, granulocyte colony-stimulating factor and IFN-phi. Finally, newer developments related to less known cytokines such as macrophage migration inhibitory factor and high mobility group 1 protein will be evaluated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».