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Enregistrement W2901788545 · doi:10.1016/j.ebiom.2018.11.032

Impact of PCSK9 loss-of-function genotype on 1-year mortality and recurrent infection in sepsis survivors

2018· article· en· W2901788545 sur OpenAlexafffundabout
Kelly R. Genga, Cody Lo, Mihai Cîrstea, Fernando Sergio Leitão Filho, Keith R. Walley, James A. Russell, Adam Linder, Gordon A. Francis, John H. Boyd

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPCSK9SepsisGenotypeMedicineImmunologyInternal medicineBiologyGeneticsLDL receptorGeneCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reduced activity of proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) has been associated with decreased short-term death in patients with septic shock. Whether PCSK9 genotype influences long-term outcomes in sepsis survivors is unknown. METHODS: We evaluated the impact of PCSK9 loss-of-function (LOF) genotype on both 1-year mortality and infection-related readmission (IRR) after an index sepsis admission. The Derivation cohort included 342 patients who survived 28 days after a sepsis admission in a tertiary hospital (Vancouver/Canada, 2004-2014), while an independent Validation cohort included 1079 septic shock patients admitted at the same hospital (2000-2006). All patients were genotyped for three common missense PCSK9 LOF variants rs11591147, rs11583680, rs562556 and were classified in 3 groups: Wildtype, single PCSK9 LOF, and multiple PCSK9 LOF, according to the number of LOF alleles per patient. We also performed a meta-analysis using both cohorts to investigate the effects of PCSK9 genotype on 90-day survival. FINDINGS: In the Derivation cohort, patients carrying multiple PCSK9 LOF alleles showed lower risk for the composite outcome 1-year death or IRR (HR: 0.40, P = 0.006), accelerated reduction on neutrophil counts (P = 0.010), and decreased levels of PCSK9 (P = 0.037) compared with WT/single LOF groups. Our meta-analysis revealed that the presence of multiple LOF alleles was associated with lower 90-day mortality risk (OR = 0.69, P = 0.020). INTERPRETATION: The presence of multiple PCSK9 LOF alleles decreased the risk of 1-year death or IRR in sepsis survivors. Biological measures suggest this may be related to an enhanced resolution of the initial infection. FUNDING: Canadian Institutes of Health Research (PJT-156056).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations46
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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