Evolution of ARDS biomarkers: Will metabolomics be the answer?
Notice bibliographique
Résumé
To date, there is no clinically agreed-upon diagnostic test for acute respiratory distress syndrome (ARDS): the condition is still diagnosed on the basis of a constellation of clinical findings, laboratory tests, and radiological images. Development of ARDS biomarkers has been in a state of continuous flux during the past four decades. To address ARDS heterogeneity, several studies have recently focused on subphenotyping the disease on the basis of observable clinical characteristics and associated blood biomarkers. However, the strong correlation between identified biomarkers and ARDS subphenotypes has yet to establish etiology; hence, there is a need for the adoption of other methodologies for studying ARDS. In this review, we will shed light on ARDS metabolomics research in the literature and discuss advances and major obstacles encountered in ARDS metabolomics research. Generally, the ARDS metabolomics studies focused on identification of differentiating metabolites for diagnosing ARDS, but they were performed to different standards in terms of sample size, selection of control cohort, type of specimens collected, and measuring technique utilized. Virtually none of these studies have been properly validated to identify true metabolomics biomarkers of ARDS. Though in their infancy, metabolomics studies exhibit promise to unfold the biological processes underlying ARDS and, in our opinion, have great potential for pushing forward our present understanding of ARDS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».