Analysis of Serum Inflammatory Mediators Identifies Unique Dynamic Networks Associated with Death and Spontaneous Survival in Pediatric Acute Liver Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tools to predict death or spontaneous survival are necessary to inform liver transplantation (LTx) decisions in pediatric acute liver failure (PALF), but such tools are not available. Recent data suggest that immune/inflammatory dysregulation occurs in the setting of acute liver failure. We hypothesized that specific, dynamic, and measurable patterns of immune/inflammatory dysregulation will correlate with outcomes in PALF. METHODS: We assayed 26 inflammatory mediators on stored serum samples obtained from a convenience sample of 49 children in the PALF study group (PALFSG) collected within 7 days after enrollment. Outcomes were assessed within 21 days of enrollment consisting of spontaneous survivors, non-survivors, and LTx recipients. Data were subjected to statistical analysis, patient-specific Principal Component Analysis (PCA), and Dynamic Bayesian Network (DBN) inference. FINDINGS: Raw inflammatory mediator levels assessed over time did not distinguish among PALF outcomes. However, DBN analysis did reveal distinct interferon-gamma-related networks that distinguished spontaneous survivors from those who died. The network identified in LTx patients pre-transplant was more like that seen in spontaneous survivors than in those who died, a finding supported by PCA. INTERPRETATION: The application of DBN analysis of inflammatory mediators in this small patient sample appears to differentiate survivors from non-survivors in PALF. Patterns associated with LTx pre-transplant were more like those seen in spontaneous survivors than in those who died. DBN-based analyses might lead to a better prediction of outcome in PALF, and could also have more general utility in other complex diseases with an inflammatory etiology.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».