Metabolomic and inflammatory mediator based biomarker profiling as a potential novel method to aid pediatric appendicitis identification
Notice bibliographique
Résumé
Various limitations hinder the timely and accurate diagnosis of appendicitis in pediatric patients. The present study aims to investigate the potential of metabolomics and cytokine profiling for improving the diagnosis of pediatric appendicitis. Serum and plasma samples were collected from pediatric patients for metabolic and inflammatory mediator analyses respectively. Targeted metabolic profiling was performed using Proton Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy and Flow Injection Analysis Mass Spectrometry/Mass Spectrometry and targeted cytokine/chemokine profiling was completed using a multiplex platform to compare children with and without appendicitis. Twenty-three children with appendicitis and 35 control children without appendicitis from the Alberta Sepsis Network pediatric cohorts were included. Metabolomic profiling revealed clear separation between the two groups with very good sensitivity (80%), specificity (97%), and AUROC (0.93 ± 0.05) values. Inflammatory mediator analysis also distinguished the two groups with high sensitivity (82%), specificity (100%), and AUROC (0.97 ± 0.02) values. A biopattern comprised of 9 metabolites and 7 inflammatory compounds was detected to be significant for the separation between appendicitis and control groups. Integration of these 16 significant compounds resulted in a combined metabolic and cytokine profile that also demonstrated strong separation between the two groups with 81% sensitivity, 100% specificity and AUROC value of 0.96 ± 0.03. The study demonstrated that metabolomics and cytokine mediator profiling is capable of distinguishing children with appendicitis from those without. These results suggest a potential new approach for improving the identification of appendicitis in children.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».