The Specific Organism: Not Bacterial Gram Type: Drives the Inflammatory Response in Septic Shock
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: 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. MATERIALS AND METHODS: We measured 39 cytokines at baseline and 24 h in patients (n = 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. RESULTS: 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: Neisseria meningitidis and Streptococcus pneumoniae had the highest (baseline and at 24 h), while Enterococcus faecalis (blood) had the lowest mean cytokine levels. N. meningitidis and Klebsiella pneumoniae had significantly higher cytokine levels at baseline versus 24 h (p = 0.01 and 0.02, respectively); E. faecalis 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. CONCLUSION: 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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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».