IL17A genetic variation is associated with altered susceptibility to Gram-positive infection and mortality of severe sepsis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Interleukin 17A (IL17A) plays a key role in host defense against microbial infection including Gram-positive bacteria. Genetic factors contribute to the host defense, but the role of IL17A single nucleotide polymorphisms (SNPs) has not yet been investigated in severe sepsis. Therefore, we hypothesized that SNPs in the IL17A gene alter susceptibility to infection and clinical outcome of severe sepsis. METHODS: We tested for the association of IL17A SNPs with susceptibility to infection and clinical outcome of severe sepsis using two cohorts of European ancestry (derivation cohort, St Paul's Hospital (SPH), n = 679; validation cohort, Vasopressin and Septic Shock Trial (VASST), n = 517). The primary outcome variable was susceptibility to Gram-positive bacterial infection. The secondary outcome variable was 28-day mortality. RESULTS: Of four tested IL17A tag SNPs (rs4711998, rs8193036, rs2275913, rs1974226), rs1974226 SNP was associated with altered susceptibility to Gram-positive infection in the derivation SPH cohort (corrected P = 0.014). Patients having the rs1974226 GG genotype were more susceptible to Gram-positive infection, compared to AG/AA genotype in the two cohorts of severe sepsis (SPH, P = 0.0036, odds ratio (OR) 2.19, 95% confidence interval (CI) 1.28-3.72; VASST, P = 0.011, OR 1.95, 95%CI 1.16-3.27) and in the subgroup having lung infection (P = 0.017, OR 1.90, 95%CI 1.12-3.21). Furthermore, the IL17A rs1974226 G allele was associated with increased 28-day mortality in two cohorts (SPH, adjusted OR 1.44, 95%CI 1.04-2.02, P = 0.029; VASST, adjusted OR 1.67, 95%CI 1.17-2.40, P = 0.0052). CONCLUSIONS: IL17A genetic variation is associated with altered susceptibility to Gram-positive infection and 28-day mortality of severe sepsis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
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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 tête enseignante, pas un consensus.
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