Influence of innate cytokine production capacity on clinical manifestation and severity of pediatric meningococcal disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the role of the innate production capacity for tumor necrosis factor, interleukin-1beta, interleukin-12, and interleukin-10 in the clinical presentation and severity of meningococcal disease. DESIGN: Whole blood cultures from survivors of severe meningococcal disease obtained median 5.4 yrs after hospitalization were stimulated with meningococcal lipopolysaccharide and heat-killed Neisseria meningitidis bacteria. SETTING: Intensive care unit in academic hospital. PATIENTS: A total of 111 children were included. We classified these patients according to clinical manifestation in four groups: shock (n = 43); both shock and meningitis (n = 11); bacteremia (neither shock nor meningitis, n = 24); and distinct meningitis (n = 33). INTERVENTIONS: : None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The classification into four groups stratifies these patients according to disease severity. No differences in whole blood cytokine production were found between the patients in these four groups. However, within the group of patients who had presented with shock, interleukin-1beta and the interleukin-1beta/interleukin-10 ratio were negatively correlated with disease severity (R = -.35, p = .03 and R = -.33, p = .04, respectively; Pediatric Risk of Mortality score). CONCLUSIONS: Clinical manifestation of meningococcal disease cannot be explained by the innate production capacity of whole blood cultures for the cytokines tumor necrosis factor, interleukin-1beta, interleukin-10, and interleukin-12. In patients who presented with shock, a low production capacity for interleukin-1beta and a low interleukin-1beta/interleukin-10 production ratio was associated with more severe disease.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».