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Enregistrement W4386480793 · doi:10.1186/s13054-023-04628-x

Hyperferritinemic sepsis, macrophage activation syndrome, and mortality in a pediatric research network: a causal inference analysis

2023· article· en· W4386480793 sur OpenAlexfundno aff
Zhenziang Fan, Kate F. Kernan, Yidi Qin, Scott Canna, Robert A. Berg, David Wessel, Murray M. Pollack, Kathleen L. Meert, Mark W. Hall, Christopher J. L. Newth, John C. Lin, Allan Doctor, Tim Cornell, Rick Harrison, Athena F. Zuppa, Katherine Sward, J. Michael Dean, Hyojin Park, Joseph A. Carcillo

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesCentral Michigan UniversityPhilips Research AmericasInternational Pediatric Research FoundationChildren's National HospitalChildren's Hospital of PhiladelphiaNationwide Children's HospitalChildren's Hospital Los AngelesChildren's Hospital of MichiganChildren's Hospital of PittsburghMallinckrodt PharmaceuticalsEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineSepsisFerritinImmunologyMacrophage activation syndromeInternal medicineOdds ratioGastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: One of five global deaths are attributable to sepsis. Hyperferritinemic sepsis (> 500 ng/mL) is associated with increased mortality in single-center studies. Our pediatric research network's objective was to obtain rationale for designing anti-inflammatory clinical trials targeting hyperferritinemic sepsis. METHODS: We assessed differences in 32 cytokines, immune depression (low whole blood ex vivo TNF response to endotoxin) and thrombotic microangiopathy (low ADAMTS13 activity) biomarkers, seven viral DNAemias, and macrophage activation syndrome (MAS) defined by combined hepatobiliary dysfunction and disseminated intravascular coagulation, and mortality in 117 children with hyperferritinemic sepsis (ferritin level > 500 ng/mL) compared to 280 children with sepsis without hyperferritinemia. Causal inference analysis of these 41 variables, MAS, and mortality was performed. RESULTS: Mortality was increased in children with hyperferritinemic sepsis (27/117, 23% vs 16/280, 5.7%; Odds Ratio = 4.85, 95% CI [2.55-9.60]; z = 4.728; P-value < 0.0001). Hyperferritinemic sepsis had higher C-reactive protein, sCD163, IL-22, IL-18, IL-18 binding protein, MIG/CXCL9, IL-1β, IL-6, IL-8, IL-10, IL-17a, IFN-γ, IP10/CXCL10, MCP-1/CCL2, MIP-1α, MIP-1β, TNF, MCP-3, IL-2RA (sCD25), IL-16, M-CSF, and SCF levels; lower ADAMTS13 activity, sFasL, whole blood ex vivo TNF response to endotoxin, and TRAIL levels; more Adenovirus, BK virus, and multiple virus DNAemias; and more MAS (P-value < 0.05). Among these variables, only MCP-1/CCL2 (the monocyte chemoattractant protein), MAS, and ferritin levels were directly causally associated with mortality. MCP-1/CCL2 and hyperferritinemia showed direct causal association with depressed ex vivo whole blood TNF response to endotoxin. MCP-1/CCL2 was a mediator of MAS. MCP-1/CCL2 and MAS were mediators of hyperferritinemia. CONCLUSIONS: These findings establish hyperferritinemic sepsis as a high-risk condition characterized by increased cytokinemia, viral DNAemia, thrombotic microangiopathy, immune depression, macrophage activation syndrome, and death. The causal analysis provides rationale for designing anti-inflammatory trials that reduce macrophage activation to improve survival and enhance infection clearance in pediatric hyperferritinemic sepsis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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