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Enregistrement W3187250528 · doi:10.1097/cce.0000000000000478

Plasma Metabolites in Early Sepsis Identify Distinct Clusters Defined by Plasma Lipids

2021· article· en· W3187250528 sur OpenAlexaff
Angela J. Rogers, Aleksandra Leligdowicz, Kévin Contrepois, Alejandra Jáuregui, Kathryn Vessel, Thomas Deiss, Annika Belzer, Tom Liu, Matthew Lippi, Serena Ke, Erin Sundseth Ross, Hanjing Zhou, Carolyn M. Hendrickson, Antonio Gómez, Pratik Sinha, Kirsten N. Kangelaris, Kathleen D. Liu, Carolyn S. Calfee, Michael A. Matthay

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésSepsisMedicineOdds ratioInternal medicineCohortRespiratory distressMetabolic syndromeOrgan dysfunctionSurgeryObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Unbiased global metabolomic profiling has not been used to identify distinct subclasses in patients with early sepsis and sepsis-associated acute respiratory distress syndrome. In this study, we examined whether the plasma metabolome reflects systemic illness in early sepsis and in acute respiratory distress syndrome. DESIGN: Plasma metabolites were measured in subjects with early sepsis. SETTING: Patients were admitted from the emergency department to the ICU in a plasma sample collected within 24 hours of ICU admission. Metabolic profiling of 970 metabolites was performed by Metabolon (Durham, NC). Hierarchical clustering and partial least squares discriminant clustering were used to identify distinct clusters among patients with early sepsis and sepsis-associated acute respiratory distress syndrome. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Among critically ill patients with early sepsis (n = 197), three metabolically distinct subgroups were identified, with metabolic subtype driven by plasma lipids. Group 1, with 45 subjects (23% of cohort), had increased 60-day mortality (odds ratio, 2; 95% CI, 0.99–4.0; p = 0.04 for group 1 vs all others). This group also had higher rates of vasopressor-dependent shock, acute kidney injury, and met Berlin acute respiratory distress syndrome criteria more often (all p < 0.05). Conversely, metabolic group 3, with 76 subjects (39% of cohort), had the lowest risk of 60-day mortality (odds ratio, 0.44; 95% CI, 0.22–0.86; p = 0.01) and lower rates of organ dysfunction as reflected in a lower Simplified Acute Physiology Score II (p < 0.001). In contrast, global metabolomic profiling did not separate patient with early sepsis with moderate-to-severe acute respiratory distress syndrome (n = 78) from those with sepsis without acute respiratory distress syndrome (n = 75). CONCLUSIONS: Plasma metabolomic profiling in patients with early sepsis identified three metabolically distinct groups that were characterized by different plasma lipid profiles, distinct clinical phenotypes, and 60-day mortality. Plasma metabolites did not distinguish patients with early sepsis who developed acute respiratory distress syndrome from those who did not.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,276 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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