The relationship of systemic inflammation to prior hospitalization in adult patients with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In cystic fibrosis (CF) patients, it has been suggested that systemic inflammation may be an important risk factor for poor health outcomes. The relationship of plasma inflammatory biomarkers to lung function and hospitalization history remains largely unexplored. METHODS: This cross-sectional study included 58 consecutive, clinically stable adults from the CF Clinic at St. Paul's Hospital (Vancouver, Canada). Blood levels of interleukin (IL)-6, IL-1β, C-reactive protein (CRP), interleukin (IL)-6, IL-1β, granzyme B (GzmB), chemokine C-C motif ligand 18 (CCL18/PARC), surfactant protein D (SP-D), lipopolysaccharide (LPS)-binding protein, and soluble cluster of differentiation 14 (sCD14) were measured using enzyme-linked immunosorbent assays, and LPS levels were measured using a Limulus amebocyte lysate assay. Spirometry was also performed. Multivariable linear regression analysis was used to assess relationships of the blood biomarkers to lung function. RESULTS: Lung function impairment was independently associated with elevated plasma levels of CRP (P < 0.01), IL-6 (P = 0.04), IL-1β (P < 0.01), and LBP (P < 0.01). Increasing age (P < 0.01), reduced body mass index (P = 0.02), prior hospitalizations (P = 0.03), and presence of Pseudomonas aeruginosa in sputum cultures (P < 0.01) were also associated with reduced lung function. Elevated concentrations of LPS in plasma were associated with a previous history of hospitalization (P < 0.05). There was a trend towards an increase in plasma IL-6 (P = 0.07) and IL-1β (P = 0.06) levels in patients who were previously hospitalized. CONCLUSIONS: IL-6 and IL-1β are promising systemic biomarkers for lung function impairment and history of hospitalization in adult patients with CF.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».