Multiplex proteomics as risk predictor of infection in patients treated with hemodialysis—A prospective multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Severe infection is a major problem in hemodialysis patients. Multiplex proteomics might reveal novel insights into disease mechanisms increasing the risk of infection and might also be used as a risk prediction tool. The aims of this study were (1) to evaluate associations between 92 proteins assessed by a proximity extension assay and the development of severe infection in patients on hemodialysis and (2) to develop a risk prediction model for severe infection using prespecified clinical variables and proteomics. METHODS: Prospective, observational multicenter cohort study with 5-year follow-up. Patients receiving in-center hemodialysis in five facilities in Denmark were included. The primary composite endpoint was death caused by infection, bacteremia, and infections requiring hospitalization of at least 2 days or prolonging a hospital stay. FINDINGS: Of 331 patients included 210 patients reached the primary endpoint during follow-up. In adjusted Cox regression analyses, 14 plasma proteins were associated with severe infection. Correcting for multiple testing revealed only cathepsin-L1 and interleukin-6 significantly associated with the primary outcome. Cathepsin-L1-hazard ratio: 1.64 (95% confidence interval [CI] 1.24-2.17) and interleukin-6-hazard ratio: 1.16 (95% CI 1.05-1.29). Apparent C-statistics of the risk prediction model using clinical variables was 0.605, addition of cathepsin-L1 and interleukin-6 to the model improved discrimination slightly: C = 0.625. DISCUSSION: Proteomic profiling identified cathepsin-L1 and interleukin-6 as markers for infectious risk in hemodialysis patients. Further studies are needed to replicate the results and to examine possible causality. The developed risk prediction models need considerable improvement before implementation in clinical practice is meaningful.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».