Parameters of the Endocannabinoid System as Novel Biomarkers in Sepsis and Septic Shock
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis represents a dysregulated immune response to infection, with a continuum of severity progressing to septic shock. This dysregulated response generally follows a pattern by which an initial hyperinflammatory phase is followed by a state of sepsis-associated immunosuppression. Major challenges in improving sepsis care include developing strategies to ensure early and accurate identification and diagnosis of the disease process, improving our ability to predict outcomes and stratify patients, and the need for novel sepsis-specific treatments such as immunomodulation. Biomarkers offer promise with all three of these challenges and are likely also to be the solution to determining a patient's immune status; something that is critical in guiding effective and safe immunomodulatory therapy. Currently available biomarkers used in sepsis lack sensitivity and specificity, among other significant shortcomings. The endocannabinoid system (ECS) is an emerging topic of research with evidence suggesting a ubiquitous presence on both central and peripheral tissues, including an intrinsic link with immune function. This review will first discuss the state of sepsis biomarkers and lack of available treatments, followed by an introduction to the ECS and a discussion of its potential to provide novel biomarkers and treatments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».