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Enregistrement W2499637665 · doi:10.1097/ccm.0000000000001853

Elevated Plasma Angiopoietin-2 Levels Are Associated With Fluid Overload, Organ Dysfunction, and Mortality in Human Septic Shock

2016· article· en· W2499637665 sur OpenAlexaffabout
Jane Fisher, James Joshua Douglas, Adam Linder, John H. Boyd, Keith R. Walley, James A. Russell

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSeptic shockAngiopoietin 2Organ dysfunctionShock (circulatory)AngiopoietinIntensive care medicineInternal medicineSepsisVEGF receptorsVascular endothelial growth factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Angiopoietins modulate endothelial permeability via endothelial cell junctions. Angiopoietin-2 blocks the angiopoietin-1/Tie-2 interaction that stabilizes these junctions, and elevated plasma angiopoietin-2 levels are associated with vascular leakage. We hypothesized that plasma angiopoietin-1 and angiopoietin-2 levels are associated with indirect markers of increased vascular permeability, organ dysfunction, mortality, and plasma proinflammatory cytokine levels in human septic shock. DESIGN: Multicenter observational cohort study derived from a randomized controlled trial (Vasopressin and Septic Shock Trial of vasopressin versus norepinephrine in septic shock). SETTING: ICUs of hospitals in Canada, Australia, and the United States. PATIENTS: Three hundred forty-one patients in the randomized, controlled Vasopressin and Septic Shock Trial trial of vasopressin versus norepinephrine in septic shock. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENT AND MAIN RESULTS: We measured plasma levels of angiopoietin-1 and angiopoietin-2 at study baseline and determined their association with percent fluid overload and acute organ dysfunction and generated a receiver operating characteristic curve for plasma angiopoietin-2 levels versus acute kidney injury. We also determined the association of angiopoietin-1 and angiopoietin-2 levels with hemodynamics, mortality, and plasma cytokine levels. Plasma angiopoietin-2 levels were directly associated with percent fluid overload at baseline (rs = 0.18; p = 0.0008) and at 6 hours (rs = 0.13; p = 0.023), but not at 24 hours (rs = 0.041; p = 0.46). Plasma angiopoietin-2 levels were associated with the development of hepatic (p < 0.0001) and coagulation (p < 0.0001) dysfunction and acute kidney injury (p < 0.0001). Receiver operating characteristic curve had an area under the curve of 0.73 for acute kidney injury. angiopoietin-2 levels were also inversely associated with days alive (r = -0.24; p = 0.010) and positively associated with increased 7-day (log-rank trend chi-square = 5.9; p = 0.015) and 28-day (log-rank chi square = 4.9; p = 0.027) mortality. A threshold of angiopoietin-2 levels above the first quartile (> 5,807 pg/mL) was observed to be associated with increased mortality risk, which aligns with prior studies. Plasma angiopoietin-2 levels were positively associated with plasma cytokine levels, including tumor necrosis factor-α and interleukin-6 at baseline (rs = 0.39; p < 0.0001 and rs = 0.51; p < 0.0001) and at 24 hours (rs = 0.29; p < 0.0001 and rs = 0.41; p < 0.0001). CONCLUSIONS: Increased plasma angiopoietin-2 levels are associated with increased fluid overload, hepatic and coagulation dysfunction, acute kidney injury, mortality, and plasma cytokines in human septic shock. angiopoietin-2 activation may increase vascular leakage leading to increased fluid requirements, organ dysfunction, and death from septic shock.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations75
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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