Deciphering sepsis: transforming diagnosis and treatment through systems immunology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis is an abnormal, life-threatening response to infection that leads to (multi-)organ dysfunction and failure. It causes ~20% of deaths worldwide each year, and most deaths related to severe COVID-19 share various molecular features with sepsis. Current treatment approaches (antimicrobials and supportive care) do not address the complexity of sepsis or its mechanistic heterogeneity between and within patients over time. Systems immunology methods, including multiomics (notably RNA sequencing transcriptomics), machine learning, and network biology analysis, have the potential to transform the management paradigm toward precision approaches. Immune dysfunctions evident very early in sepsis drive the development of novel diagnostic gene expression signatures (e.g., cellular reprogramming) that could inform early therapy. Sepsis patients can now be categorized into “endotypes” based on unique immune dysfunction mechanisms corresponding to varying severity and mortality rates, raising the prospect of endotype-specific diagnostics and patient-specific immune-directed therapy. Longitudinal within-patient analyses can also reveal mechanisms (including epigenetics) that drive differential sepsis trajectories over time, enabling the prospect of disease stage-specific therapy during and after hospitalization, including for post-sepsis and long COVID syndromes. Achieving this transformation will require addressing barriers to systems immunology research, including its cost and resource-intensiveness, the relatively low volume of available data, and lack of suitable animal models; it will also require a change in the mindset of healthcare providers toward precision approaches. This should be prioritized in multistakeholder collaborations involving research communities, healthcare providers/systems, patients, and governments to reduce the current high disease burden from sepsis and to mitigate against future pandemics.
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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 | 0,001 |
| 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 découle