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Enregistrement W2803183027 · doi:10.1159/000487818

The Understanding and Management of Organism Toxicity in Septic Shock

2018· review· en· W2803183027 sur OpenAlexaff
Kelly R. Genga, Tadanaga Shimada, John H. Boyd, Keith R. Walley, James A. Russell

Notice bibliographique

RevueJournal of Innate Immunity · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSeptic shockImmune systemBiologySepsisInflammasomeImmunologyOrganismInnate immune systemMicrobiologyInflammationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The toxicity caused by different organisms in septic shock is substantially complex and characterized by an intricate pathogenicity that involves several systems and pathways. Immune cells' pattern recognition receptors initiate the host response to pathogens after the recognition of pathogen-associated molecular patterns. In essence, the subsequent activation of downstream pathways may progress to infection resolution or to a dysregulated host response that represents the hallmark of organ injury in septic shock. Likewise, the management of organism toxicity in septic shock is complicated and comprises a multiplicity of suitable targets. In this review, the classic immune responses to pathogens are discussed as well as other factors that are relevant in the pathogenicity of septic shock, including sepsis-induced immune suppression, inflammasome activation, intestinal permeability, and the role of lipids and proprotein convertase subtilisin/kexin type 9. Current therapies aiming to eliminate the organisms causing septic shock, recent and ongoing trials in septic shock treatment, and potential new therapeutic strategies are also explored.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,225
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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