Is HSP-27 an emerging marker of good prognosis in septic shockpatients? A pilot study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 (<i>p</i> = 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 4<sup>th</sup> day predicts a favorable outcome in SS patients.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle