Multiple-organ dysfunction syndrome in China
Notice bibliographique
Résumé
In this article we review the current status of multiple-organ dysfunction syndrome (MODS) in China, with a focus on its epidemiology and pathogenesis and clinical treatment approaches. Current and future research directions are also reviewed with the overall goal of improving our understanding of this disorder so that optimal prevention and treatment strategies can be developed. Pathogenically, Chinese scholars hypothesize that MODS occurs in accordance with a “two-hit” model, which results in an overwhelming systemic inflammatory response within the host. Lipopolysaccharide or endotoxin activates several intracellular signaling pathways via cellular membrane receptors, thereby contributing to this inflammatory response. Supportive therapy of vital organs represents the main therapeutic approach for these patients, although nutritional support in the form of early enteral feeding is also important. Additional approaches include the administration of agents to increase the rate of protein synthesis and modulate the host's immune response. Herbal medicines, together with other traditional Chinese medicines, have also been shown to be effective. With the application of these various therapeutic measures, great progress has been made in the prevention and treatment of MODS in the last 15 years. However, since the 1990s, the mortality due to MODS in China has remained unacceptably high, with little prospect of improvement. Future efforts should focus on more scientific research in this area, with the overall goal of reducing the morbidity and mortality of MODS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».