Survivors Versus Nonsurvivors Postburn
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether a panel of common biomedical markers can be utilized as trajectories to determine survival in pediatric burn patients. BACKGROUND: Despite major advances in clinical care, of the more than 1 million people burned in the United States each year, more than 4500 die as a result of their burn injuries. The ability to predict patient outcome or anticipate clinical trajectories using plasma protein expression would allow personalization of clinical care to optimize the potential for patient survival. METHODS: A total of 230 severely burned children with burns exceeding 30% of the total body surface, requiring at least 1 surgical procedure were enrolled in this prospective cohort study. Demographics, clinical outcomes, and inflammatory and acute-phase responses (serum cytokines, hormones, and proteins) were determined at admission and at 11 time points for up to 180 days postburn. Statistical analysis was performed using a 1-way analysis of variance, the Student t test, χ test, and Mann-Whitney test where appropriate. RESULTS: Survivors and nonsurvivors exhibited profound differences in critical markers of inflammation and metabolism at each time point. Nonsurvivors had significantly higher serum levels of interleukin (IL)-6, IL-8, granulocyte colony-stimulating factor, monocyte chemoattractant protein-1, C-reactive protein, glucose, insulin, blood urea nitrogen, creatinine, and bilirubin (P < 0.05). Furthermore, nonsurvivors exhibited a vastly increased hypermetabolic response that was associated with increases in organ dysfunction and sepsis when compared with survivors (P < 0.05). CONCLUSIONS: Nonsurvivors have different trajectories in inflammatory, metabolic, and acute phase responses allowing differentiation of nonsurvivors from survivors and now possibly allowing novel predictive models to improve and personalize burn outcomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle