Clinical and biological markers for predicting ARDS and outcome in septic patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sepsis is a common cause of acute respiratory distress syndrome (ARDS) associated with a high mortality. A panel of biomarkers (BMs) to identify septic patients at risk for developing ARDS, or at high risk of death, would be of interest for selecting patients for therapeutic trials, which could improve ARDS diagnosis and treatment, and survival chances in sepsis and ARDS. We measured nine protein BMs by ELISA in serum from 232 adult septic patients at diagnosis (152 required invasive mechanical ventilation and 72 had ARDS). A panel including the BMs RAGE, CXCL16 and Ang-2, plus PaO2/FiO2, was good in predicting ARDS (area under the curve = 0.88 in total septic patients). Best performing panels for ICU death are related to the presence of ARDS, need for invasive mechanical ventilation, and pulmonary/extrapulmonary origin of sepsis. In all cases, the use of BMs improved the prediction by clinical markers. Our study confirms the relevance of RAGE, Ang-2, IL-1RA and SP-D, and is novel supporting the inclusion of CXCL16, in BMs panels for predicting ARDS diagnosis and ARDS and sepsis outcome.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».