230 NLRP3 Inflamasome May Mediate Adverse Outcomes in Burned Elderly
Notice bibliographique
Résumé
Elderly burn patients’ represent 13% to 20% of burn center admission, yet they comprise the highest death rate among the overall burn population. Older adults are more vulnerable to burn injuries due to declining physical, motor, sensory and cognitive performance. We have previously shown ageing-induced decreases in immune function early after burn mediates poor outcomes. Similarly, we have also shown that the acute phase mediator of inflammation, the NLRP3 inflammasome, increases in response to burn mediating essential inflammatory cascades. However, little is known about the role of the NLRP3 in elderly burn patients and its association with the hyperinflammatory response. Adult (<65) and elderly patients (≥65) with burns admitted to our burn centre were studied. Blood samples and subcutaneous WAT (sWAT) collected were analyzed for NLRP3 inflammasome and inflammatory cytokines via gene expression and multiplex assay. Samples were stratified based on early (0–14 days post-burn) and late (≥ 15 days post-burn). Presently, we show that the sWAT of elderly burn patients displays decreased NLRP3 inflammasome gene expression early after burn for NLRP3, IL-1β and IL-18. Specifically, adults had up to 18-fold upregulation whereas in elderly these increases were approximately 2-fold. Interestingly, at later time points NLRP3 inflammasome components returned to baseline in adults while elderly patients had significant increases (IL-1β: 30-fold increase). Lastly, when comparing systemic inflammation, similar results were observed for pro-inflammatory cytokines and chemokines. Our findings suggest that in addition to delayed and prolonged systemic inflammation, elderly burn patients have similar findings in NLRP3 gene expression in sWAT. Thus, this supports the dysfunctional host response in older burn patients and suggests a possible mediator that contributes to poor outcomes. Enhancing our understanding of the inflammatory response systemically and metabolic tissue will enhance our understanding of appropriate treatment regimes aimed at mitigating prolonged inflammation in elderly burn patients. By doing so, this may circumvent immune exhaustion and susceptibility to infection, sepsis and mortality in this vulnerable population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».