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Enregistrement W3045689662 · doi:10.1186/s13054-020-03147-3

Plasma lipid profiling for the prognosis of 90-day mortality, in-hospital mortality, ICU admission, and severity in bacterial community-acquired pneumonia (CAP)

2020· article· en· W3045689662 sur OpenAlexafffund
Mohammad Mehdi Banoei, Hans J. Vogel, Aalim M. Weljie, Sachin Yende, Derek C. Angus, Brent W. Winston

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineCommunity-acquired pneumoniaPneumoniaInternal medicinePneumonia severity indexBacterial pneumoniaMetabolomicsIntensive care medicineBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Pneumonia is the most common cause of mortality from infectious diseases, the second leading cause of nosocomial infection, and the leading cause of mortality among hospitalized adults. To improve clinical management, metabolomics has been increasingly applied to find specific metabolic biopatterns (profiling) for the diagnosis and prognosis of various infectious diseases, including pneumonia. Methods One hundred fifty bacterial community-acquired pneumonia (CAP) patients whose plasma samples were drawn within the first 24 h of hospital admission were enrolled in this study and separated into two age- and sex-matched cohorts: non-survivors (died ≤ 90 days) and survivors (survived > 90 days). Three analytical tools, 1 H-NMR spectroscopy, GC-MS, and targeted DI-MS/MS, were used to prognosticate non-survivors from survivors by means of metabolic profiles. Results We show that quantitative lipid profiling using DI-MS/MS can predict the 90-day mortality and in-hospital mortality among patients with bacterial CAP compared to 1 H-NMR- and GC-MS-based metabolomics. This study showed that the decreased lysophosphatidylcholines and increased acylcarnitines are significantly associated with increased mortality in bacterial CAP. Additionally, we found that decreased lysophosphatidylcholines and phosphatidylcholines (> 36 carbons) and increased acylcarnitines may be used to predict the prognosis of in-hospital mortality for bacterial CAP as well as the need for ICU admission and severity of bacterial CAP. Discussion This study demonstrates that lipid-based plasma metabolites can be used for the prognosis of 90-day mortality among patients with bacterial CAP. Moreover, lipid profiling can be utilized to identify patients with bacterial CAP who are at the highest risk of dying in hospital and who need ICU admission as well as the severity assessment of CAP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations53
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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