The Specific Organism: Not Bacterial Gram Type: Drives the Inflammatory Response in Septic Shock
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<b><i>Background and Hypothesis:</i></b> The inflammatory response was targeted by unsuccessful therapies but ignored pathogen. We hypothesized that the inflammatory response differs according to organism in human septic shock. <b><i>Materials and Methods:</i></b> We measured 39 cytokines at baseline and 24 h in patients (<i>n</i> = 363) in the Vasopressin and Septic Shock Trial (VASST). We compared cytokine profiles (cytokine functional class) at baseline and at 24 h by organism and used hierarchical clustering to classify cytokines according to 28-day outcomes. <b><i>Results:</i></b> In 363 patients, 88 and 176 patients had at least 1 species isolated from blood and other sites, respectively. Cytokine levels differed significantly according to organism: <i>Neisseria meningitidis</i> and <i>Streptococcus pneumoniae</i> had the highest (baseline and at 24 h), while <i>Enterococcus faecalis</i> (blood) had the lowest mean cytokine levels. <i>N. meningitidis</i> and <i>Klebsiella pneumoniae</i> had significantly higher cytokine levels at baseline versus 24 h (<i>p</i> = 0.01 and 0.02, respectively); <i>E. faecalis</i> had significantly higher cytokine levels at 24 h versus baseline. Hierarchical clustering heat maps showed that pathogens elicited similar cytokine responses not related to the functional cytokine class. <b><i>Conclusion:</i></b> The organism type induces different cytokine profiles in septic shock. Specific gram-positive and gram-negative pathogens stimulated similar plasma cytokine-level patterns.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découle