Is HSP-27 an emerging marker of good prognosis in septic shockpatients? A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Many biomarkers are used to assess the severity of sepsis and septic shock (SS), but none are highly sensitive in predicting outcome. Aim of the research: To estimate the value of serum changes of C-reactive protein, procalcitonin, presepsin, heat shock protein 27 (HSP27) and neutrophil to lymphocyte ratio in assessing the prognosis in patients with SS treated in an intensive care unit. Material and methods: Thirty-seven selected adult patients with SS were included. Serum concentrations of biomarkers were measured at admission and daily for 4 consecutive days (time points T0,T1, T2, T3 and T4 respectively). The mortality rate was determined 28 days after admission. Patients were divided into survivor and non-survivor groups according to their mortality. The differences between the levels of biomarkers at the time points T0 and T4 were analyzed. Results: The mean value of the SOFA score on admission was 11.7 ±2.7, and the APACHE II scale 29.9 ±6.85. Nine patients died. Univariate logistic analysis revealed that changes between T0 and T4 of presepsin, procalcitonin, and HSP27 were associated with prognosis. A multivariate Cox analysis showed that an increase in HSP27 at T4 was the only independent predictor of good prognosis in SS patients. The area under the receiver operating characteristics curve for HSP27 was 0.785. Kaplan-Meier analysis showed that the mortality was lower (p = 0.014) in patients who had an increase in HSP27 at T4 compared to those whose serum HSP27 did not increase at T4. Conclusions: The increase of HSP27 level on the 4th day predicts a favorable outcome in SS patients.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».