Biomarkers for the acute respiratory distress syndrome: how to make the diagnosis more precise
Notice bibliographique
Résumé
The acute respiratory distress syndrome (ARDS) is an acute inflammatory process of the lung caused by a direct or indirect insult to the alveolar-capillary membrane. Currently, ARDS is diagnosed based on a combination of clinical and physiological variables. The lack of a specific biomarker for ARDS is arguably one of the most important obstacles to progress in developing novel treatments for ARDS. In this article, we will review the current understanding of some appealing biomarkers that have been measured in human blood, bronchoalveolar lavage fluid (BALF) or exhaled gas that could be used for identifying patients with ARDS, for enrolling ARDS patients into clinical trials, or for better monitoring of patient's management. After a literature search, we identified several biomarkers that are associated with the highest sensitivity and specificity for the diagnosis or outcome prediction of ARDS: receptor for advanced glycation end-products (RAGE), angiopoietin-2 (Ang-2), surfactant protein D (SP-D), inteleukin-8, Fas and Fas ligand, procollagen peptide (PCP) I and III, octane, acetaldehyde, and 3-methylheptane. In general, these are cell-specific for epithelial or endothelial injury or involved in the inflammatory or infectious response. No biomarker or biomarkers have yet been confirmed for the diagnosis of ARDS or prediction of its prognosis. However, it is anticipated that in the near future, using biomarkers for defining ARDS, or for determining those patients who are more likely to benefit from a given therapy will have a major effect on clinical practice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».