Muscular Ultrasound, Syndecan-1 and Procalcitonin Serum Levels to Assess Intensive Care Unit-Acquired Weakness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive care unit-acquired weakness (ICU-AW) is associated with poorer outcome of critically ill patients. Microcirculatory changes and altered vascular permeability of skeletal muscles might contribute to the pathogenesis of ICU-AW. Muscular ultrasound (MUS) displays increased muscle echogenicity, although its pathogenesis is uncertain. OBJECTIVE: We investigated the combined measurement of serum and ultrasound markers to assess ICU-AW and clinical patient outcome. METHODS: Fifteen patients and five healthy controls were longitudinally assessed for signs of ICU-AW at study days 3 and 10 using a muscle strength sum score. The definition of ICU-AW was based on decreased muscle strength assessed by the muscular research council-sum score. Ultrasound echogenicity of extremity muscles was assessed using a standardized protocol. Serum markers of inflammation and endothelial damage were measured. The 3-month outcome was assessed on the modified Rankin scale. RESULTS: ICU-AW was present in eight patients, and seven patients and the control subjects did not develop ICU-AW. The global muscle echogenicity score (GME) differed significantly between controls and patients (mean GME, 1.1 ± 0.06 vs. 2.3 ± 0.41; p = 0.001). Mean GME values significantly decreased in patients without ICU-AW from assessment 1 (2.30 ± 0.48) to assessment 2 (2.06 ± 0.45; p = 0.027), which was not observed in patients with ICU-AW. Serum levels of syndecan-1 at day 3 significantly correlated with higher GME values at day 10 (r = 0.63, p = 0.012). Furthermore, the patients' GME significantly correlated with mRS at day 100 (r = 0.67, p = 0.013). CONCLUSION: The combined use of muscular ultrasound and inflammatory biomarkers might be helpful to diagnose ICU-AW and to predict long-term outcome in critical illness.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».