Urinary Cysteinyl Leukotrienes as Biomarkers of Endothelial Activation, Inflammation and Oxidative Stress and Their Relationship with Organ Dysfunction in Human Septic Shock
Notice bibliographique
Résumé
Cysteinyl leukotrienes (CysLT) are potent vascular leakage-promoting agents but have been scarcely explored in human septic shock (SS). We evaluated CysLT at admission and during hospitalization and their correlation with endothelial dysfunction, inflammation, oxidative stress, the renin-angiotensin-aldosterone system, and cardiac, renal, respiratory, and hepatic parameters in SS patients. Blood and spot-urine samples were collected at days 1-2 (admission), 3-4, and 5-8 in SS patients (n = 13) and at a single time point in controls (n = 22). Urinary CysLT (u-CysLT) and isoprostanes, plasma, and urinary angiotensinogen, serum myeloperoxidase, and IL-10 were quantified by ELISA. Serum intercellular-adhesion molecule-1, vascular cell-adhesion molecule-1, E-selectin, tumor necrosis factor-α, IL-1β, and IL-6 were measured by multiplex immunoassays. Routine markers were evaluated using automated analyzers. At admission, SS patients had increased u-CysLT, endothelial activation, inflammation, oxidative stress, and plasma and urinary angiotensinogen, as well as cardiac, respiratory, hepatic, and renal injury/dysfunction. There were no changes in u-CysLT during hospitalization. Both correlation and multivariate analyses showed positive relationships of u-CysLT with endothelial activation, inflammation, oxidative stress, proteinuria, and hepatic injury/dysfunction markers. These results suggest that u-CysLT may be potential non-invasive biomarkers for monitoring the pathophysiological mechanisms underlying SS, as well as putative therapeutic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».