Notice bibliographique
Résumé
In the previous issue of Critical Care, Tang and colleagues offer a very novel systematic review of 12 studies of gene expression in blood of human sepsis. The review concludes that there is no discernable transition from a pro- to an anti-inflammatory expression phenotype in blood in human sepsis. The authors found that upregulation of pathogen recognition receptors and signal transduction pathways was a consistent theme in expression studies. The review by Tang and colleagues has strengths, including defined screening criteria, broad literature review, strict inclusion criteria, and transparent methods for assessing strengths and weaknesses of studies. There are other issues to consider. First, one source of variation in gene expression studies in sepsis is variability in time from onset of sepsis to time of blood draw. Another source of variation is differences between tissues in gene expression at the same time in sepsis. Whole blood is a mélange of tissues (a variety of leukocytes); therefore, one assesses a weighted sum of all leukocyte classes. About half of the studies assessed peripheral mononuclear cells. A third great source of variable gene expression in sepsis is heterogeneity of causes and microbiology of sepsis. Only one study compared Gram-positive with Gram-negative sepsis. Only three studies confirmed microarray data with an independent measurement of expression. One interpretation is that two of three studies of early sepsis found increased expression of pro-inflammatory genes. In late sepsis, three of six studies found increased expression of pro-inflammatory genes whereas three of six studies found decreased expression of pro-inflammatory genes. The balance of pro- to anti-inflammatory gene expression is difficult to quantify. Sample size is highly variable in studies (n = 12 to 176). These limitations require a leap of faith to suggest that the paradigm of sepsis as a pro-inflammatory phenotype that shifts to an anti-inflammatory phenotype is flawed: the absence of evidence in expression studies is not the same as having well-conducted studies with clear negative evidence.
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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 | 0,027 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».