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Enregistrement W4406023543 · doi:10.1007/s10238-024-01545-3

Putative biomarkers of hepatic dysfunction in critically ill sepsis patients

2025· article· en· W4406023543 sur OpenAlexafffund
Logan R. Van Nynatten, Maitray A. Patel, Mark Daley, Michael R. Miller, Gediminas Cepinskas, Marat Slessarev, James A. Russell, Douglas D. Fraser

Notice bibliographique

RevueClinical and Experimental Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesLondon Health Sciences FoundationAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésSepsisMedicineInternal medicineOrgan dysfunctionGastroenterologySOFA scoreHepatic dysfunctionHematologyBilirubinSeverity of illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sepsis is a major cause of morbidity and mortality worldwide. Among the various types of end-organ damage associated with sepsis, hepatic injury is linked to significantly higher mortality rates compared to dysfunction in other organ systems. This study aimed to investigate potential biomarkers of hepatic injury in sepsis patients through a multi-center, case-control approach. We enrolled three matched cohorts: 37 sepsis patients with hepatic dysfunction (S-HD), 37 sepsis patients without hepatic dysfunction (S-CON), and 18 healthy controls (HC). We measured five proposed biomarkers of hepatic dysfunction-ARG1, MDH1, GSTα, 5-NT, and SDH-using multiplex immunoassays. These biomarkers were compared to traditional markers of hepatic dysfunction, including albumin, bilirubin, ALT, AST, and GGT, across the cohorts using both conventional statistical methods and machine learning techniques. The median age of participants was comparable across cohorts: S-HD (65.0 years, IQR 49.5-82.5), S-CON (65.0 years, IQR 48.0-81.5), and HC (62.5 years, IQR 53.0-65.0; P = 0.794). Patients with hepatic dysfunction (S-HD) exhibited higher illness severity scores compared to those without hepatic dysfunction (S-CON): MODS scores were median 7.0 (IQR 4.0-10.0) in S-HD versus median 4.0 (IQR 2.0-7.0) in S-CON (P = 0.005), and SOFA scores were median 7.0 (IQR 4.0-11.0) in S-HD versus median 3.0 (IQR 2.0-6.0) in S-CON (P < 0.001). Hemoglobin and platelet counts were lower, while creatinine levels were higher in S-HD compared to S-CON (P < 0.05). On ICU Day 1, bilirubin, ALT, AST, GGT, and INR were significantly elevated in S-HD relative to S-CON (P ≤ 0.001), and albumin levels were lower (P < 0.05). Additionally, ARG1, GSTα, 5-NT, and SDH were significantly higher in S-HD patients on ICU Day 1 compared to S-CON (P < 0.05). ARG1, MDH1, and SDH showed positive correlations with AST, ALT, and MODS (P < 0.01). From ICU Day 1 to Day 7, ARG1, GSTα, SDH, and AST levels significantly decreased in S-HD patients (P < 0.05), whereas MDH1 and 5-NT levels did not. Among the proposed biomarkers, GSTα and 5-NT did not correlate with traditional hepatic dysfunction markers but were significant in identifying S-HD patients (feature importance 0.131 and 0.097, respectively) in a random forest classification model. This comprehensive model demonstrated excellent performance in distinguishing sepsis patients with hepatic injury, with sensitivity 0.93, specificity 0.94, NPV 0.94, PPV 0.94, and AUC 0.94. The biomarkers ARG1, MDH1, GSTα, 5-NT, and SDH show promise as novel indicators of hepatic dysfunction associated with sepsis. This study provides a foundational basis for subsequent research aimed at characterizing and clinically validating these markers. Future investigations should focus on integrating these potential biomarkers into routine laboratory assessments for sepsis and related hepatic injury.

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)0,002
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations13
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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