Bench-to-bedside review: Clinical experience with the endotoxin activity assay
Notice bibliographique
Résumé
Endotoxin detection in human patients has been a difficult challenge, in part due to the fact that the conserved active portion of the molecule (lipid A) is a relatively small epitope only amenable to binding by a single ligand at any one instance and low levels (pg/ml) are capable of stimulating the immune system. The endotoxin activity assay, a bioassay based on neutrophil activation by complement opsonized immune complexes of lipopolysaccharide (LPS), has allowed the specific detection of the lipid A epitope of LPS in a rapid whole blood assay format. This review summarizes diagnostic studies utilizing the endotoxin activity assay in a variety of hospital patient populations in whom endotoxin is postulated to play a significant role in disease etiology. These include ICU patients at risk of developing 'sepsis syndrome', abdominal and cardiovascular surgery patients and patients with serious traumatic injury. Significant features of these studies include the high negative predictive value of the assay (98.6%) for rule out of Gram-negative infection, ability to risk stratify patients progressing to severe sepsis (odds ratio 3.0) and evidence of LPS release in patients with gut hypoperfusion. Preliminary studies have successfully combined the assay with anti-LPS removal strategies to prospectively identify patients who might benefit from this therapy with early evidence of clinical benefit.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».