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Enregistrement W4399070722 · doi:10.1186/s13054-024-04964-6

Towards personalized medicine: a scoping review of immunotherapy in sepsis

2024· review· en· W4399070722 sur OpenAlexaff
Marleen A. Slim, Niels van Mourik, Lieke Bakkerus, Katherine Fuller, Lydia S Acharya, Tatiana Giannidis, Joanna C. Dionne, Simon Oczkowski, Mihai G. Netea, Peter Pickkers, Evangelos J. Giamarellos‐Bourboulis, Marcella C.A. Müller, Tom van der Poll, W. Joost Wiersinga, Bart Jan Kullberg, Aline H. de Nooijer, Frank L. van de Veerdonk, Jaap ten Oever, Jacobien J. Hoogerwerf, Marlies Hulscher, Anke Oerlemans, Athanasios Ziogas, Julie Swillens, Lisa Berg, N. Bos, Matthijs Kox, Leda Estratiou, Antigoni Kotsaki, Antonakos Nikolaos, Gregoriadis Spyros, Thierry Calandra, Sylvain Meylan, Tiia Snäkä, Thierry Roger, Michael Bauer, Frank M. Brunkhorst, Frank Bloos, Sebastian Weis, Willy Hartman, M. Slim, Lonneke A. van Vught, Alexander P. J. Vlaar, M. Müller, Mihaela Lupșe, Grigore Santamarean, Thomas Rimmelé, Filippo Conti, Guillaume Monneret, Anna C. Aschenbrenner, Joachim L. Schultze, Martina van Uelft, Christoph Bock, Robert terHorst, Irit Gat‐Viks, Einat Ron, Gal Yunkovitz, Sophie Ablott, Estelle Peronnet, Margaux Balezeaux, Adrien Saliou, Julie Hart

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesHorizon 2020European CommissionAmsterdam University Medical Centers
Mots-clésMedicineSepsisPersonalized medicineObservational studyImmunotherapyIntensive care medicineClinical trialRandomized controlled trialPrecision medicineBiomarkerInternal medicineImmune systemOncologyImmunologyBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite significant progress in our understanding of the pathophysiology of sepsis and extensive clinical research, there are few proven therapies addressing the underlying immune dysregulation of this life-threatening condition. The aim of this scoping review is to describe the literature evaluating immunotherapy in adult patients with sepsis, emphasizing on methods providing a "personalized immunotherapy" approach, which was defined as the classification of patients into a distinct subgroup or subphenotype, in which a patient's immune profile is used to guide treatment. Subgroups are subsets of sepsis patients, based on any cut-off in a variable. Subphenotypes are subgroups that can be reliably discriminated from other subgroup based on data-driven assessments. Included studies were randomized controlled trials and cohort studies investigating immunomodulatory therapies in adults with sepsis. Studies were identified by searching PubMed, Embase, Cochrane CENTRAL and ClinicalTrials.gov, from the first paper available until January 29th, 2024. The search resulted in 15,853 studies. Title and abstract screening resulted in 1409 studies (9%), assessed for eligibility; 771 studies were included, of which 282 (37%) were observational and 489 (63%) interventional. Treatment groups included were treatments targeting the innate immune response, the complement system, coagulation and endothelial dysfunction, non-pharmalogical treatment, pleiotropic drugs, immunonutrition, concomitant treatments, Traditional Chinese Medicine, immunostimulatory cytokines and growth factors, intravenous immunoglobulins, mesenchymal stem cells and immune-checkpoint inhibitors. A personalized approach was incorporated in 70 studies (9%). Enrichment was applied using cut-offs in temperature, laboratory, biomarker or genetic variables. Trials often showed conflicting results, possibly due to the lack of patient stratification or the potential influence of severity and timing on immunomodulatory therapy results. When a personalized approach was applied, trends of clinical benefit for several interventions emerged, which hold promise for future clinical trials using personalized immunotherapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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