Clinical utility of biomarkers of endothelial activation in sepsis-a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A strong biologic rationale exists for targeting markers of endothelial cell (EC) activation as clinically informative biomarkers to improve diagnosis, prognostic evaluation or risk-stratification of patients with sepsis. METHODS: The objective was to review the literature on the use of markers of EC activation as prognostic biomarkers in sepsis. MEDLINE was searched for publications using the keyword 'sepsis' and any of the identified endothelial-derived biomarkers in any searchable field. All clinical studies evaluating markers reflecting activation of ECs were included. Studies evaluating other exogenous mediators of EC dysfunction and studies of patients with malaria and febrile neutropenia were excluded. RESULTS: Sixty-one studies were identified that fulfilled the inclusion criteria. Overall, published studies report positive correlations between multiple EC-derived molecules and the diagnosis of sepsis, supporting the critical role of EC activation in sepsis. Multiple studies also reported positive associations for mortality and severity of illness, although these results were less consistent than for the presence of sepsis. Very few studies, however, reported thresholds or receiver operating characteristics that would establish these molecules as clinically-relevant biomarkers in sepsis. CONCLUSIONS: Multiple endothelial-derived molecules are positively correlated with the presence of sepsis in humans, and variably correlated to other clinically-important outcomes. The clinical utility of these biomarkers is limited by a lack of assay standardization, unknown receiver operating characteristics and lack of validation. Additional large-scale prospective clinical trials will be required to determine the clinical utility of biomarkers of endothelial activation in the management of patients with sepsis.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».