Lipidomic analysis enables prediction of clinical outcomes in burn patients
Notice bibliographique
Résumé
Recent discoveries have highlighted the novel metabolic functions of adipose tissue in enhancing hypermetabolism after trauma. As the exact function and expression profiles of serum lipids and free fatty acids (FFA) are essentially unknown, we determined the lipidomic expression profile after burn in correlation to clinical outcomes to identify important lipid mediators affecting post-burn outcomes. We conducted a prospective cohort study with 46 adult burn patients and 5 healthy controls at the Ross Tilley Burn Center in Toronto, Canada. Patients were stratified based on major demographic and clinical variables, including age, burn severity, mortality, and sepsis. Serum FFAs and inflammatory markers were measured during acute hospital stay. We found that FFAs were acutely elevated post-burn and returned to baseline over time. Greater burn severity and age were associated with an impaired acute response in unsaturated FFAs and pro-inflammatory cytokines. Elevations in saturated and mono-unsaturated FFAs correlated significantly to increased mortality. In summary, persistent elevation of unsaturated lipids was associated with a functionally altered inflammatory-immunological milieu and worse clinical outcomes. The present lipidomic analysis indicates profound alterations in the lipid profile after burn by characterizing key lipids as potential diagnostic and outcome indicators in critically injured patients.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».