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Enregistrement W4403138072 · doi:10.3390/jcm13195919

Process-Specific Blood Biomarkers and Outcomes in COVID-19 Versus Non-COVID-19 ARDS (APEL–COVID Study): A Prospective, Observational Cohort Study

2024· article· en· W4403138072 sur OpenAlexafffund
Olivier Lesur, Eric David Segal, Kevin Rego, Alain Mercat, Pierre Asfar, Frédéric Chagnon

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueApelin-related biomedical research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité de Sherbrooke
Mots-clésMedicineARDSInternal medicineProspective cohort studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BiomarkerCohortCohort studyLogistic regressionSeverity of illnessLungDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Severe acute respiratory syndrome (SARS) and acute respiratory distress syndrome (ARDS) are often considered separate clinico-radiological entities. Whether these conditions also present a single process-specific systemic biomolecular phenotype and how this relates to patient outcomes remains unknown. A prospective cohort study was conducted, including adult patients admitted to the ICU and general floors for COVID-19-related (COVID+) or non-COVID-19-related (COVID−) acute respiratory failure during the main phase of the pandemic. The primary objective was to study blood biomarkers and outcomes among different groups and severity subsets. Results: A total of 132 patients were included, as follows: 67 COVID+, 54 COVID− (with 11 matched control subjects for biomarker reference), and 58 of these patients allowed for further pre- and post-analysis. The baseline apelin (APL) levels were higher in COVID+ patients (p < 0.0001 vs. COVID− patients) and in SARS COVID+ patients (p ≤ 0.02 vs. ARDS), while the IL-6 levels were higher in ARDS COVID− patients (p ≤ 0.0001 vs. SARS). Multivariable logistic regression analyses with cohort biomarkers and outcome parameters revealed the following: (i) log-transformed neprilysin (NEP) activity was significantly higher in COVID+ patients (1.11 [95% CI: 0.4–1.9] vs. 0.37 [95% CI: 0.1–0.8], fold change (FC): 1.43 [95% CI: 1.04–1.97], p = 0.029) and in SARS patients (FC: 1.65 [95% CI: 1.05–2.6], p = 0.032 vs. non-SARS COVID+ patients, and 1.73 [95% CI: 1.19–2.5], p = 0.005 vs. ARDS COVID− patients) and (ii) higher lysyl oxidase (LOX) activity and APL levels were respectively associated with death and a shorter length of hospital stay in SARS COVID+ patients (Odds Ratios (OR): 1.01 [1.00–1.02], p = 0.05, and OR: −0.007 [−0.013–0.0001], p = 0.048). Conclusion: Process-specific blood biomarkers exhibited distinct profiles between COVID+ and COVID− patients, and across stages of severity. NEP and LOX activities, as well as APL levels, are particularly linked to COVID+ patients and their outcomes (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04632732).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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