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Enregistrement W2079173864 · doi:10.1046/j.1526-0968.2002.00413.x

Endotoxin and Cytokine Removal in Sepsis

2002· review· en· W2079173864 sur OpenAlexaff
Ciro Tetta, Rinaldo Bellomo, Paola Inguaggiato, Mary Lou Wratten, Claudio Ronco

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Apheresis · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSepsisHemofiltrationProinflammatory cytokineExtracorporealCytokineIntensive careIntensive care medicinePharmacologyImmunologyInflammationHemodialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sepsis, the leading cause of mortality in intensive care units, is a complex series of interrelated effects caused by the overproduction of multiple mediators and their unrestrained biological activity. Both proinflammatory and antiinflammatory mediators participate in the high complexity of sepsis and explain the failure of specific therapies to improve survival. Continuous extracorporeal therapies have been proposed as therapeutic options and as tools for blood purification in sepsis. Along these lines and in order to achieve higher clearances and mass removal rates, we studied the effects of plasmafiltration coupled with adsorption and provided in vitro and in vivo evidence that adsoprtion of multiple cytokines, activated complement components, and lipid mediators such as the platelet-activating factor occurs. We also showed that such treatment may lead to improved survival in a rabbit model of sepsis and to improved hemodynamics, reduced norepinephrine dose, and restoration of near-to-normal responsiveness of blood leukocytes to endotoxin in humans. It is anticipated that treatment of plasma, as a modular device to conventional hemofiltration, may pave the way to innovative approaches in the extracorporeal treatment of septic patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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