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Enregistrement W2211849798 · doi:10.1097/aln.0000000000000887

Patient-specific Immune States before Surgery Are Strong Correlates of Surgical Recovery

2015· article· en· W2211849798 sur OpenAlexfundno aff
Gabriela K. Fragiadakis, Brice Gaudillière, Edward A. Ganio, Nima Aghaeepour, Martha Tingle, Garry P. Nolan, Martin S. Angst

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteOvarian Cancer Research FundNational Institutes of HealthNorthrop GrummanInternational Society for Advancement of CytometryCanadian Institutes of Health ResearchLupus Research AllianceStanford Bio-XHamilton Health Sciences FoundationU.S. Department of DefenseEuropean CommissionBill and Melinda Gates FoundationU.S. Public Health ServiceCalifornia Institute for Regenerative Medicine
Mots-clésMedicineImmune systemPerioperativeMass cytometryImmunologyInternal medicineSurgeryPhenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recovery after surgery is highly variable. Risk-stratifying patients based on their predicted recovery profile will afford individualized perioperative management strategies. Recently, application of mass cytometry in patients undergoing hip arthroplasty revealed strong immune correlates of surgical recovery in blood samples collected shortly after surgery. However, the ability to interrogate a patient's immune state before surgery and predict recovery is highly desirable in perioperative medicine. METHODS: To evaluate a patient's presurgical immune state, cell-type-specific intracellular signaling responses to ex vivo ligands (lipopolysaccharide, interleukin [IL]-6, IL-10, and IL-2/granulocyte macrophage colony-stimulating factor) were quantified by mass cytometry in presurgical blood samples. Selected ligands modulate signaling processes perturbed by surgery. Twenty-three cell surface and 11 intracellular markers were used for the phenotypic and functional characterization of major immune cell subsets. Evoked immune responses were regressed against patient-centered outcomes, contributing to protracted recovery including functional impairment, postoperative pain, and fatigue. RESULTS: Evoked signaling responses varied significantly and defined patient-specific presurgical immune states. Eighteen signaling responses correlated significantly with surgical recovery parameters (|R| = 0.37 to 0.70; false discovery rate < 0.01). Signaling responses downstream of the toll-like receptor 4 in cluster of differentiation (CD) 14 monocytes were particularly strong correlates, accounting for 50% of observed variance. Immune correlates identified in presurgical blood samples mirrored correlates identified in postsurgical blood samples. CONCLUSIONS: Convergent findings in pre- and postsurgical analyses provide validation of reported immune correlates and suggest a critical role of the toll-like receptor 4 signaling pathway in monocytes for the clinical recovery process. The comprehensive assessment of patients' preoperative immune state is promising for predicting important recovery parameters and may lead to clinical tests using standard flow cytometry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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