Biomarkers of endothelial activation/dysfunction distinguish subgroups of Ugandan patients with sepsis and differing mortality risks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis is a complex clinical syndrome with substantial heterogeneity. We sought to identify patterns of serum biomarkers of endothelial activation and dysfunction in individuals with sepsis and evaluate subgroup-specific differences in mortality. METHODS: Adult patients with sepsis (n=426) were consecutively recruited from two hospitals in Uganda. Clinical information was collected and serum concentrations of eleven biomarkers involved in the endothelial response to infection were measured in samples from 315 patients. Latent variable models were fit to evaluate whether the endothelial response to sepsis consists of one unified biological process or multiple processes and to identify subgroups of patients with distinct host-response profiles. Differences in survival at day 28 were evaluated using Kaplan-Meier survival curves. RESULTS: We identified three patient subgroups characterized by unique host endothelial response profiles. Patients fitting Profile 2 had significantly worse survival (log-rank p<0.001). Four latent factors (Factor 1-4) were identified, each potentially representing distinct biological processes for the endothelial response to sepsis: Factor 1 (CHI3L1, sTREM1, sFLT1); Factor 2 (ANGPT1, PF4, VEGF); Factor 3 (CXCL10, VWF, sICAM1); and Factor 4 (ANGPT2, sTEK). CONCLUSION: Patient profiles based on patterns of circulating biomarkers of endothelial responses may provide a clinically meaningful way to categorize patients into homogeneous subgroups and may identify patients with a high risk of mortality. Profile 2 may represent dysfunction of the endothelial response to infection. FUNDING: Primary funding: Investigator-Initiated Award provided by Pfizer, Inc (WMS, STJ). Additional support: Canadian Institutes of Health Research (CIHR) Foundation grant (KCK; FDN-148439) and the Canada Research Chair program (KCK).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».