Proven infection-related sepsis induces a differential stress response early after ICU admission
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neuropeptides arginine-vasopressin (AVP), apelin (APL), and stromal-derived factor-1α (SDF-1α) are involved in the dysfunction of the corticotropic axis observed in septic ICU patients. Study aims were: (i) to portray a distinctive stress-related neuro-corticotropic systemic profile of early sepsis, (ii) to propose a combination data score, for aiding ICU physicians in diagnosing sepsis on admission. METHODS: This prospective one-center observational study was carried out in a medical intensive care unit (MICU), tertiary teaching hospital. Seventy-four out of 112 critically ill patients exhibiting systemic inflammatory response syndrome (SIRS) were divided into two groups: proven sepsis and non sepsis, based on post hoc analysis of microbiological criteria and final diagnosis, and compared to healthy volunteers (n = 14). A single blood sampling was performed on admission for measurements of AVP, copeptin, APL, SDF-1α, adrenocorticotropic hormone (ACTH), cortisol baseline and post-stimulation, and procalcitonin (PCT). RESULTS: Blood baseline ACTH/cortisol ratio was lower and copeptin higher in septic vs. nonseptic patients. SDF-1α was further increased in septic patients vs. normal patients. Cortisol baseline, ACTH, PCT, APACHE II and sepsis scores, and shock on admission, were independent predictors of sepsis diagnosis upon admission. Using the three first aforementioned categorical bio-parameters, a probability score for predicting sepsis yielded an area under the Receiver Operating Curve (ROC) curves better than sepsis score or PCT alone (0.903 vs 0.727 and 0.726: P = 0.005 and P < 0.04, respectively). CONCLUSIONS: The stress response of early admitted ICU patients is different in septic vs. non-septic conditions. A proposed combination of variable score analyses will tentatively help in refining bedside diagnostic tools to efficiently diagnose sepsis after further validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».