Proatrial natriuretic peptide is a better predictor of 28-day mortality in septic shock patients than proendothelin-1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Septic shock is a major health care problem that affects a heterogeneous population of patients. To improve sepsis management, a key point is to decrease this heterogeneity by stratifying patients according to specific criteria, such as appropriate biomarkers. As the early phase of septic shock is characterized by cardiovascular dysfunction, precursors of vasoactive hormones represent interesting candidates. The objective of the present study was to concomitantly assess the predictive value of C-terminal proendothelin-1 and midregional proatrial natriuretic peptide (CT-proET-1 and MR-proANP, respectively vasoconstrictor and vasodilator) on 28-day mortality following septic shock. METHODS: In this observational study which included 99 patients, concentrations of MR-proANP and CT-proET-1 were measured using an immunoluminometric assay three times within the first week after the onset of septic shock. RESULTS: While MR-proANP concentrations were significantly increased in non-survivors in comparison with survivors, no differences were noted for CT-proET-1. Increased MR-proANP concentrations were significantly associated with mortality after both univariate and multivariate analyses, adjusted for usual clinical confounders [SAPS II (simplified acute physiology score II), SOFA (sepsis-related organ failure assessment) scores and number of co-morbidities]. CONCLUSIONS: In septic shock patients, MR-proANP appears to be a good predictor of 28-day mortality, whereas CT-proET-1 does not present any predictive value during monitoring.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».