Stress Hyperglycemia, Insulin Treatment, and Innate Immune Cells
Notice bibliographique
Résumé
Hyperglycemia (HG) and insulin resistance are the hallmarks of a profoundly altered metabolism in critical illness resulting from the release of cortisol, catecholamines, and cytokines, as well as glucagon and growth hormone. Recent studies have proposed a fundamental role of the immune system towards the development of insulin resistance in traumatic patients. A comprehensive review of published literatures on the effects of hyperglycemia and insulin on innate immunity in critical illness was conducted. This review explored the interaction between the innate immune system and trauma-induced hypermetabolism, while providing greater insight into unraveling the relationship between innate immune cells and hyperglycemia. Critical illness substantially disturbs glucose metabolism resulting in a state of hyperglycemia. Alterations in glucose and insulin regulation affect the immune function of cellular components comprising the innate immunity system. Innate immune system dysfunction via hyperglycemia is associated with a higher morbidity and mortality in critical illness. Along with others, we hypothesize that reduction in morbidity and mortality observed in patients receiving insulin treatment is partially due to its effect on the attenuation of the immune response. However, there still remains substantial controversy regarding moderate versus intensive insulin treatment. Future studies need to determine the integrated effects of HG and insulin on the regulation of innate immunity in order to provide more effective insulin treatment regimen for these patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».