Integration of metabolic and inflammatory mediator profiles as a potential prognostic approach for septic shock in the intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Septic shock is a major life-threatening condition in critically ill patients and it is well known that early recognition of septic shock and expedient initiation of appropriate treatment improves patient outcome. Unfortunately, to date no single compound has shown sufficient sensitivity and specificity to be used as a routine biomarker for early diagnosis and prognosis of septic shock in the intensive care unit (ICU). Therefore, the identification of new diagnostic tools remains a priority for increasing the survival rate of ICU patients. In this study, we have evaluated whether a combined nuclear magnetic resonance spectroscopy-based metabolomics and a multiplex cytokine/chemokine profiling approach could be used for diagnosis and prognostic evaluation of septic shock patients in the ICU. METHODS: Serum and plasma samples were collected from septic shock patients and ICU controls (ICU patients with the systemic inflammatory response syndrome but not suspected of having an infection). (1)H Nuclear magnetic resonance spectra were analyzed and quantified using the targeted profiling methodology. The analysis of the inflammatory mediators was performed using human cytokine and chemokine assay kits. RESULTS: By using multivariate statistical analysis we were able to distinguish patient groups and detect specific metabolic and cytokine/chemokine patterns associated with septic shock and its mortality. These metabolites and cytokines/chemokines represent candidate biomarkers of the human response to septic shock and have the potential to improve early diagnosis and prognosis of septic shock. CONCLUSIONS: Our findings show that integration of quantitative metabolic and inflammatory mediator data can be utilized for the diagnosis and prognosis of septic shock in the ICU.
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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 | 0,003 |
| 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 |
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 tête enseignante, 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 ».