A Multi-mRNA Host-Response Molecular Blood Test for the Diagnosis and Prognosis of Acute Infections and Sepsis: Proceedings from a Clinical Advisory Panel
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
Current diagnostics are insufficient for diagnosis and prognosis of acute infections and sepsis. Clinical decisions including prescription and timing of antibiotics, ordering of additional diagnostics and level-of-care decisions rely on understanding etiology and implications of a clinical presentation. Host mRNA signatures can differentiate infectious from noninfectious etiologies, bacterial from viral infections, and predict 30-day mortality. The 29-host-mRNA blood-based InSepTM test (Inflammatix, Burlingame, CA, formerly known as HostDxTM Sepsis) combines machine learning algorithms with a rapid point-of-care platform with less than 30 min turnaround time to enable rapid diagnosis of acute infections and sepsis, as well as prediction of disease severity. A scientific advisory panel including emergency medicine, infectious disease, intensive care and clinical pathology physicians discussed technical and clinical requirements in preparation of successful introduction of InSep into the market. Topics included intended use; patient populations of greatest need; patient journey and sample flow in the emergency department (ED) and beyond; clinical and biomarker-based decision algorithms; performance characteristics for clinical utility; assay and instrument requirements; and result readouts. The panel identified clear demand for a solution like InSep, requirements regarding test performance and interpretability, and a need for focused medical education due to the innovative but complex nature of the result readout. Innovative diagnostic solutions such as the InSep test could improve management of patients with suspected acute infections and sepsis in the ED, thereby lessening the overall burden of these conditions on patients and the healthcare system.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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