Association of Epigenetic Age and Outcome in Critically Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: DNA methylation can be used to determine an individual’s biological age, as opposed to chronological age, an indicator of underlying health status. This study aimed to assess epigenetic age in critically ill patients with and without sepsis to determine if higher epigenetic age is associated with admission diagnosis or mortality. DESIGN: Secondary analysis of whole blood DNA methylation data generated from a nested case–control study of critically ill septic and nonseptic patients. SETTING: Four tertiary care hospitals in Canada. INTERVENTIONS: None. PATIENTS: Critically ill patients with and without sepsis. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Epigenetic age was derived from DNA methylation data using the Hannum and PhenoAge algorithms and deviation from the patient’s chronological age in years was determined. Of the 66 patients with sepsis, 34 were male (51.5%), the mean age was 65.03 years and 25 patients (37.8%) died before discharge. Of the 68 nonseptic patients, 47 were male (69.1%), the mean age was 64.92 years and 25 (36.7%) died before discharge. Epigenetic age calculated using the PhenoAge algorithm showed a significant age acceleration of 4.97 years in septic patients ( p = 0.045), but no significant acceleration in nonseptic patients. Epigenetic age calculated using the Hannum algorithm showed no significant acceleration in the septic or nonseptic patients. Similarly, in the combined septic and nonseptic cohorts, nonsurvivors showed an epigenetic age acceleration of 7.62 years ( p = 0.004) using the PhenoAge algorithm while survivors showed no significant age acceleration. Survivor status was not associated with age acceleration using the Hannum algorithm. CONCLUSIONS: In critically ill patients, epigenetic age acceleration, as calculated by the PhenoAge algorithm, was associated with sepsis diagnosis and mortality.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».