N-Terminal Pro-C-Natriuretic Peptide and Cytokine Kinetics in Dogs with Endotoxemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum N-terminal pro-C-natriuretic peptide (NT-proCNP) concentration at hospital admission has sufficient sensitivity and specificity to differentiate naturally occurring sepsis from nonseptic systemic inflammatory response syndrome (SIRS). However, little is known about serum NT-proCNP concentrations in dogs during the course of sepsis. OBJECTIVE: To determine serum NT-proCNP and cytokine kinetics in dogs with endotoxemia, a model of canine sepsis. SAMPLES: Eighty canine serum samples. METHODS: Eight healthy adult Beagles were randomized to receive Escherichia coli lipopolysaccharide (LPS, 5 μg/kg) or placebo (0.9% NaCl) as a single IV dose in a randomized crossover study. Serum collected at 0, 1, 2, 4, and 24 hours was stored at -80°C for batch analysis. Serum NT-proCNP was measured by ELISA and 13 cytokines and chemokines by multiplex magnetic bead-based assay. RESULTS: Serum NT-proCNP concentrations did not differ significantly between LPS- and placebo-treated dogs at any time. When comparing serum cytokine concentrations, LPS-treated dogs had higher interleukin-6 (IL-6), IL-10, TNF-α and KC-like at 1, 2, and 4 hours; higher CCL2 at 1, 2, 4, and 24 hours; and higher IL-8 and CXCL10 at 4 hours compared to placebo-treated dogs. There were no differences in serum GM-CSF, IFN-γ, IL-2, IL-7, IL-15 or IL-18 between LPS- and placebo-treated dogs. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Serum NT-proCNP concentration does not change significantly in response to LPS administration in healthy dogs. Certain serum cytokine and chemokine concentrations are significantly increased within 1-4 hours after LPS administration and warrant further investigation as tools for the detection and management of sepsis in dogs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».