Macrophage activation markers are associated with infection and mortality in patients with acute liver failure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Acute liver failure is a multisystem disorder with a high mortality and frequent need for emergency liver transplantation. Following massive innate immune system activation, soluble markers of macrophage activation are released during liver damage and their association with disease severity and prognosis requires exploration. Methods Patients ALF from the United States Acute Liver Failure Study Group (USALFSG, n = 224) and King's College Hospital ( n = 40) together with healthy controls (HC, n = 50) were recruited. Serum from early (Days 1–3) and late (>Day 3) time points were analysed for MAMs by enzyme‐linked immunosorbent assay correlated to markers of illness severity and 21‐day spontaneous survival. Surface expression phenotyping was performed via Flow Cytometry on CD14 + monocytes. Results All MAMs serum concentrations were significantly higher in ALF compared to controls ( p < .0001). sCD206 concentration was higher in early and late stages of the disease in patients with bacteraemia ( p = .002) and infection in general ( p = .006). In MELD‐adjusted multivariate modelling, sCD206 and sCD163 were independently associated with mortality. CD14 + monocyte expression of CD206 ( p < .001) was higher in patients with ALF compared with controls and correlated with SOFA score ( p = .018). sCD206 was independently validated as a predictor of infection in an external cohort. Conclusions sCD206 is increased in serum of ALF patients with infections and poor outcome and is upregulated on CD14 + monocytes. Later measurements of sCD163 and sCD206 during the evolution of ALF have potential as mechanistic predictors of mortality. sCD206 should be explored as a biomarker of sepsis and mortality in ALF.
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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 | 0,000 |
| 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 ».