MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3009947373 · doi:10.1093/jbcr/iraa024.300

714 IL-6 and Soluble IL-6 Receptor – Two Sides of the Same Coin

2020· article· en· W3009947373 sur OpenAlexaff
Sarah Rehou, Abdikarim Abdullahi, Marc G. Jeschke

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTotal body surface areaBurn injuryBody surface areaMann–Whitney U testInternal medicineExact testGastroenterologyReceptorCytokineInterleukin 6Surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Interleukin (IL)-6 is a multifunctional cytokine that has both a pro- and anti-inflammatory role. In many studies, IL-6 has been shown to increase rapidly after burn injury and is associated with poor outcomes. IL-6 can signal via its soluble IL-6 Receptor (sIL-6R) and is referred to as trans-signaling, which is regarded as the pro-inflammatory pathway. The role of sIL-6R post-burn injury has not yet been explored. We hypothesized that patients with a lower ratio of IL-6 to sIL-6R would have worse outcomes. Methods Patients admitted to our burn centre within 7 days of injury were included in this study. Patients were divided into two groups based on IL-6 and sIL-6R levels measured within the first 30 days post-burn injury. Patients were in the high ratio group if their IL-6:sIL-6R ratio was ≥ 0.185. Clinical outcomes included organ biomarkers, morbidities, and hospital length of stay. Groups were compared using Student’s t-test, Mann-Whitney U, and Fisher’s exact test as appropriate; a P value of < 0.05 was considered statistically significant. Results We studied 104 patients, mean age 51 ± 18 years and 24 ± 17% total body surface area (TBSA) burn. There were 49 patients categorized with a low IL-6:sIL-6R ratio and 55 patients with a high IL-6:sIL-6R ratio. Patients in the high IL-6:sIL-6R ratio group had a significantly greater TBSA burn and a significantly greater proportion of patients with inhalation injury (p< 0.05). Levels of sIL-6R were not significantly different among the low and high group (770 ± 264 pg/mL vs. 798 ± 268 pg/mL respectively; p=0.601). However, levels of IL-6 were significantly higher in patients with a high IL-6:sIL-6R ratio (37 IQR 19–97 pg/mL vs. 567 IQR 273–916 pg/mL; p< 0.0001). Mortality was significantly greater in the high IL-6:sIL-6R ratio group (2% vs. 27%; p< 0.001). Conclusions Interestingly, patients with a higher ratio of IL-6:sIL-6R had significantly greater mortality. Using sIL-6R as a marker for the proinflammatory immune response, we expected patients with a lower IL-6:sIL-6R ratio to have poor outcomes which are typically associated with a hyperinflammatory or exaggerated immune response. However, the absolute value of sIL-6R did not differ. This suggests that classic signaling of IL-6 via its membrane bound receptor, with an anti-inflammatory function, is an important factor. Applicability of Research to Practice The opposing pro- and anti-inflammatory function of IL-6 through trans- and classic signaling is contingent on the ratios expressed. The demonstrated increase in classic signaling highlights the importance of measuring both IL-6 and sIL-6R in future studies. Additionally, it lays the foundation for potential precision medicine approaches to selectively block specific signaling pathways.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Burn Care & ResearchMême sujetS100 Proteins and AnnexinsTravaux en français237 207