Plasma lipid profiling for the prognosis of 90-day mortality, in-hospital mortality, ICU admission, and severity in bacterial community-acquired pneumonia (CAP)
Notice bibliographique
Résumé
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, 1H-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 1H-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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».