The Effects of Biological Sex on Sepsis Treatments in Animal Models: A Systematic Review and a Narrative Elaboration on Sex- and Gender-Dependent Differences in Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Preclinical studies provide an opportunity to evaluate the relationship between sex and sepsis, and investigate underlying mechanisms in a controlled experimental environment. The objective of our systematic review was to assess the impact of biological sex on treatment response to fluid and antibiotic therapy in animal models of sepsis. Furthermore, we provide a narrative elaboration of sex-dependent differences in preclinical models of sepsis. DATA SOURCES: MEDLINE and Embase were searched from inception to March 16, 2020. STUDY SELECTION: All studies reporting sex-stratified data comparing antibiotics and/or fluid resuscitation with a placebo or no treatment arm in an in vivo model of sepsis were included. DATA EXTRACTION: Outcomes of interest were mortality (primary) and organ dysfunction (secondary). Risk of bias was assessed. Study selection and data extraction were conducted independently and in duplicate. DATA SYNTHESIS: The systematic search returned 2,649 unique studies, and two met inclusion criteria. Both studies used cecal ligation and puncture models with imipenem/cilastatin antibiotics. No eligible studies investigated fluids. In one study, antibiotic therapy significantly reduced mortality in male, but not female, animals. The other study reported no sex differences in organ dysfunction. Both studies were deemed to be at a high overall risk of bias. CONCLUSIONS: There is a remarkable and concerning paucity of data investigating sex-dependent differences in fluid and antibiotic therapy for the treatment of sepsis in animal models. This may reflect poor awareness of the importance of investigating sex-dependent differences. Our discussion therefore expands on general concepts of sex and gender in biomedical research and sex-dependent differences in key areas of sepsis research such as the cardiovascular system, immunometabolism, the microbiome, and epigenetics. Finally, we discuss current clinical knowledge, the potential for reverse translation, and directions for future studies. REGISTRATION: PROSPERO CRD42020192738.
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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 | 0,021 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».