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Enregistrement W4402246646 · doi:10.1186/s13613-024-01355-6

Innate immune response in acute critical illness: a narrative review

2024· review· en· W4402246646 sur OpenAlexfundno aff
Laure Stiel, Alexandre Gaudet, Sara Thietart, Hélène Vallet, Paul Bastard, Guillaume Voiriot, Mehdi Oualha, Benjamine Sarton, Hatem Kallel, Nicolas Bréchot, Louis Kreitmann, Sarah Benghanem, Jérémie Joffre, Youenn Jouan

Notice bibliographique

RevueAnnals of Intensive Care · 2024
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune responses and vaccinations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSorbonne UniversitéCentre Hospitalier Universitaire de ToulouseHospital for Sick ChildrenCentre National de la Recherche ScientifiqueInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAssistance publique-Hôpitaux de ParisImperial College LondonInstitut des maladies génétiques Imagine
Mots-clésInnate immune systemImmune systemInnate lymphoid cellImmunityImmunologyAcquired immune systemIntrinsic immunityBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Activation of innate immunity is a first line of host defense during acute critical illness (ACI) that aims to contain injury and avoid tissue damages. Aberrant activation of innate immunity may also participate in the occurrence of organ failures during critical illness. This review aims to provide a narrative overview of recent advances in the field of innate immunity in critical illness, and to consider future potential therapeutic strategies. MAIN TEXT: Understanding the underlying biological concepts supporting therapeutic strategies modulating immune response is essential in decision-making. We will develop the multiple facets of innate immune response, especially its cellular aspects, and its interaction with other defense mechanisms. We will first describe the pathophysiological mechanisms of initiation of innate immune response and its implication during ACI. We will then develop the amplification of innate immunity mediated by multiple effectors. Our review will mainly focus on myeloid and lymphoid cellular effectors, the major actors involved in innate immune-mediated organ failure. We will third discuss the interaction and integration of innate immune response in a global view of host defense, thus considering interaction with non-immune cells through immunothrombosis, immunometabolism and long-term reprogramming via trained immunity. The last part of this review will focus on the specificities of the immune response in children and the older population. CONCLUSIONS: Recent understanding of the innate immune response integrates immunity in a highly dynamic global vision of host response. A better knowledge of the implicated mechanisms and their tissue-compartmentalization allows to characterize the individual immune profile, and one day eventually, to develop individualized bench-to-bedside immunomodulation approaches as an adjuvant resuscitation strategy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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