Nutrition Intervention: A Strategy Against Systemic Inflammatory Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis and septic shock syndrome are the leading causes of death in critically ill patients. Lipopolysaccharide (LPS) released by the colonic microorganisms may translocate across a compromised lumen, leading to upregulated reactive oxidative stress, inflammation, and sepsis. The authors examined an enteral formula high in cysteine (antioxidant precursor), omega-3 fatty acids, eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA), and prebiotic fructooligosaccharides (FOS) against systemic inflammatory syndrome. METHODS: Rats were allocated to (1) standard soy-based diet high in cysteine and crude fiber and devoid of EPA-DHA (CHOW); (2) whey-peptide-based liquid diet high in cysteine, EPA-DHA, and FOS (CYSPUFA); or (3) casein-based liquid isonitrogenous diet, low in cysteine and devoid of EPA-DHA-FOS (CASN). Liquid diets provided 25% and CHOW, 23% of calories as protein. After 6 days on diets, rats received an intraperitoneal injection of LPS or saline. Animals gained weight on their respective diets and lost weight after LPS administration. The CYSPUFA group lost considerably less weight (vs CASN or CHOW, P < .05). Inflammatory cytokines significantly increased by 4 hours and subsided 18 hours after assault. The CASN group showed elevated liver enzyme alanine aminotransferase release from damaged hepatocytes and developed severe hepatic pathology with low hematocrit. The CHOW group developed more severe hepatic lesions compared with those on liquid diets. Concentration of liver enzyme and pathology were improved in rats receiving CYSPUFA. CONCLUSIONS: Data indicate that CYSPUFA, a diet rich in EPA-DHA-FOS, protects against LPS-induced systemic inflammatory responses and warrants clinical studies in critically ill patients.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».