Value of serum iron and urine neutrophil gelatinase-associated lipocalin in predicting the mortality of critically ill patients with sepsis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to investigate the association of iron metabolism-related parameters with 60-day mortality in critically ill patients with sepsis. METHODS: Serum or urine concentrations of iron metabolism-related parameters on intensive care unit admission were measured in a prospective cohort of 133 eligible patients with sepsis according to the Sepsis-3 criteria, and these values were compared between survivors and nonsurvivors, categorized according to their 60-day survival status. Cox regression analyses were performed to examine the association between iron parameters and 60-day mortality. Kaplan-Meier methods were used to illustrate the differences in survival between different iron parameters. RESULTS: Of the 133 patients included in the study, 61 (45.8%) had died by day 60. After adjusting for confounding variables, higher concentrations of serum iron (cut-off 9.5 μmol/mL) and higher concentrations of urine neutrophil gelatinase-associated lipocalin (uNGAL; cut-off 169.3 ng/mL) were associated with a significantly greater risk of death in the Cox regression analysis. These two biomarkers combined with Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) scores increased the area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve to 0.85. DISCUSSION: uNGAL: urine neutrophil gelatinase-associated lipocalin; ICU: intensive care unit; SOFA: Sequential Organ Failure Assessment; APACHE II: the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II; ELISA: enzyme-linked immunosorbent assay; HR: hazard ratio; CIs: confidence intervals; WBC: white blood cell; TBIL: total bilirubin.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».