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Enregistrement W2560827021 · doi:10.1097/sla.0000000000002097

Pathophysiological Response to Burn Injury in Adults

2016· article· en· W2560827021 sur OpenAlexaff
Mile Stanojcic, Abdikarim Abdullahi, Sarah Rehou, Alexandra Parousis, Marc G. Jeschke

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesInternational Business Machines Corporation
Mots-clésMedicineHypermetabolismTotal body surface areaInternal medicineBurn injuryResting energy expenditureProspective cohort studyInsulin resistancePathophysiologyPhysiologyEndocrinologyHyperinsulinemiaGastroenterologySurgeryInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to compare the hypermetabolic, and inflammatory trajectories in burned adults to gain insight into the pathophysiological alterations and outcomes after injury. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Burn injury leads to a complex response that is associated with hypermetabolism, morbidity, and mortality. The underlying pathophysiology and the correlations between humoral changes and organ function have not been well delineated in adult burn patients. METHODS: Burned adult patients (n = 1288) admitted to our center from 2006 to 2016 were enrolled in this prospective study. Demographics, clinical data, metabolic and inflammatory markers, hypermetabolism, organ function, and clinical outcomes were obtained throughout acute hospitalization. We then stratified patients according to burn size (<20%, 20% to 40%, and >40% total body surface area [TBSA]) and compared biomedical profiles and clinical outcomes for these patients. RESULTS: Burn patients were hypermetabolic with elevated resting energy expenditure (REE) associated with increased browning of white adipose tissue from weeks 2 to 4. Hyperglycemia and hyperinsulinemia peaked 7 to 14 days after injury. Oral glucose tolerance and insulin resistance (QUICKI, HOMA2) tests further confirmed these findings with similar areas under the curve for moderate (20% to 40% TBSA) and severe burn (>40% TBSA). Lipid metabolism in sera revealed elevated pro-inflammatory stearic and linoleic acid, with complementary increases in anti-inflammatory free fatty acids. Similar increases were observed for inflammatory cytokines, chemokines, and metabolic hormones. White adipose tissue from the site of injury had increased ER stress, mitochondrial damage, and inflammasome activity, which was exacerbated with increasing burn severity. CONCLUSIONS: In this large prospective trial, we delineated the complexity of the pathophysiologic responses postburn in adults and concluded that these profound responses are time and burn size dependent. Patients with medium-size (20% to 40% TBSA) burn demonstrated a very robust response that is similar to large burns.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations161
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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