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Enregistrement W3153863274 · doi:10.1136/gutjnl-2020-basl.9

O9 Redefining poor prognostic criteria for acetaminophen-induced acute liver failure using regeneration and cell-death linked miRNA signatures

2020· article· en· W3153863274 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAMedicineLiver transplantationLogistic regressionReceiver operating characteristicInternal medicineLiver failureRetrospective cohort studyOncologyTransplantationBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Acute liver failure (ALF) remains a rare but life-threatening condition which requires early prognostication for transplantation (LTx). Existing models such as the King’s College Criteria (KCC) lack sensitivity. We have previously demonstrated the potential for regeneration linked miRNA to perform as biomarkers in acute and chronic liver disease. The aim of this study was to develop a miRNA-based prognostic model for acetaminophen (APAP) ALF. <h3>Methods</h3> Samples were provided by the US ALF Study Group. We assessed serum miRNA expression from 193 patients (94 survivors, 89 non-survivors) with APAP-ALF at two time points (early; day 1, late; day 3–5). Transplanted patients were excluded. A panel of 24 miRNA identified from our previous studies were analysed. Multiple logistic regression was used to create early and late miRNA outcome prediction models. Clinical data were incorporated to improve prognostication. <h3>Results</h3> Early up-regulation of miR-150 and down-regulation of -16–2 were associated with mortality. The early detection of miR-20a and absence of miR-149 were associated with mortality. Late up-regulation of miR-30a and down-regulation of -122, 16–2 and -21 were significantly associated with mortality. Late detection of miR-149, -17 and -191 were associated with mortality. Prognostic models were made for early and late miRNA expression. The early model contained miRNA associated with regeneration (miR-20a, -27a, -140, -150, -191) and achieved an area under the receiver operator curve (AUC) of 0.78 (95% CI 0.71<b>–</b>0.84, p&lt;0.0001). This model was enhanced when combined with the Model for End-Stage Liver Disease score (MELD) and vasopressor requirement (AUC 0.83, 95% CI 0.78–0.89, p&lt;0.0001). The late model contained miRNA associated with cell death (miR-16–2, -30a, -122, -149, -191) and achieved an AUC of 0.83. (95% CI 0.76–0.89, p&lt;0.0001). This model was enhanced when combined with MELD and vasopressor requirements (AUC 0.91, 95% CI 0.86–0.96, p&lt;0.0001). Conventional outcome prediction models performed as follows; KCC (early AUC 0.60, 95% CI 0.48–0.73, p=0.07, late AUC 0.69, 95% CI 0.56–0.82, p=0&lt;0.01), MELD (early AUC 0.72, 95% CI 0.64–0.79, p&lt;0.0001, late AUC 0.86, 95% CI 0.80–0.91, p&lt;0.0001) and ALF Study Group Prognostic Index (early AUC 0.76, 95%CI 0.69–0.83, p&lt;0.0001, late AUC 0.88, 95% CI 0.82–0.94, p&lt;0.001). <h3>Conclusion</h3> We demonstrate that specific serum miRNA have prognostic value as biomarkers in ALF. Our early model utilised regeneration linked miRNA whereas our late model utilised cell-death linked miRNA; this may signify mechanistic differences at early and late time points which determine patient survival.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,196 · 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