Pathogenesis of Beta-lactam-induced Serum Sickness-Like Reaction: The potential role of Reactive Drug Metabolites
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Drug-induced serum sickness-like reactions (SSLRs) are idiosyncratic drug-induced hypersensitivity reactions that occur in susceptible patients 1-3 weeks after exposure to the culprit drug. The pathophysiology of this type of reactions is not well understood and its diagnosis is difficult due to the lack of safe and reliable diagnostic tests for identifying the culprit drug. The lymphocyte toxicity assay (LTA) is an in vitro test used as a diagnostic and investigative tool for drug hypersensitivity reactions (DHRs). In this pilot study, we investigated the pathogenesis of SSLR using the LTA test to evaluate the potential role of reactive drug metabolites in the pathogenesis of SSLR. Methods: Nineteen patients (14 males and 5 females) were recruited to this study. Demographic data was collected form the patents and blood samples were withdrawn from all patients and from 19 healthy controls. The LTA test was performed on all subjects and data is expressed as percentage increase in cell death compared to control (vehicle without the drug). Results: There was a significant (p<0.05) concentration-related increase in cell death in cells isolated from patients as compared to cells from healthy controls when incubated with the drug in the presence of phenobarbitone-induced rat liver microsomes (MICs). Conclusion: This data suggests the initial bioactivation of the drug to a reactive metabolite followed by a toxic response is a key first step in -lactam antibiotic-induced SSLRs. Further research is needed to explore the implications of this data as to the pathogenesis of -lactam antibiotic induced SSLR.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».