Low levels of interleukin-10 in patients with transfusion-related acute lung injury
Notice bibliographique
Résumé
Transfusion related acute lung injury (TRALI) is the leading cause of transfusion-related fatalities (FDA Report 2016) (1) and is characterized by the acute onset of respiratory distress within 6 hours following blood transfusion (2,3). The clinical diagnosis is confirmed in case of newly developing acute respiratory distress: PaO 2 /FiO 2 ratio (ratio of arterial oxygen partial pressure to fractional inspired oxygen) <300 mmHg or arterial oxygen saturation <90% at room air; newly developed or worsened bilateral pulmonary infiltrates indicative of pulmonary edema on chest X-ray; emergence of all symptoms within 6 hours upon blood transfusion and exclusion of cardiac ischemia and transfusion associated circulatory overload (TACO). Apart from supportive measures, such as oxygen or ventilation, no specific therapies are available. The pathogenesis is incompletely understood, however, a two-hit model is usually assumed to underlie the disease pathology. The first hit consists of a pre-disposing factor present in the recipient such as inflammation while the second hit is conveyed by factors present in the transfused blood product such as anti-leukocyte antibodies (3). For example, the acute phase protein C-reactive protein (CRP) which rapidly increases during infection and inflammation was shown to enhance antibody-mediated TRALI in mice (4) and in line with that data, CRP was found to be elevated in human TRALI patients (5) confirming its role as a first hit risk factor in human TRALI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».