Role of Endothelial Glycocalyx Degradation Markers in the Pathogenesis of Sepsis-Induced Myocardial Dysfunction: A Translational Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sepsis-induced myocardial dysfunction (SIMD) is a critical complication in sepsis that contributes to high mortality rates. Understanding its pathogenesis, particularly the role of endothelial glycocalyx degradation, is crucial for developing targeted therapies. Objective: To investigate the association between endothelial glycocalyx degradation markers and the pathogenesis of SIMD, evaluating their potential as biomarkers for diagnosis and prognosis. Methods: A total of 178 sepsis patients (aged 18–85) were enrolled at New York University Grossman School of Medicine between June 2020 and December 2022. Blood samples were collected at baseline and after 24, 48, and 72 hours. Glycocalyx degradation markers (syndecan-1, heparan sulfate, hyaluronic acid) were measured using ELISA. Myocardial dysfunction was assessed by echocardiography and serum troponin levels. Statistical analysis was performed using SPSS version 26.0, with paired t-tests and Pearson’s correlation. Results: Elevated glycocalyx degradation markers correlated significantly with the severity of SIMD. Syndecan-1 levels increased from 300 ± 120 ng/mL at baseline to 650 ± 150 ng/mL (p = 0.03) at 72 hours. Heparan sulfate levels rose from 85 ± 15 ng/mL to 215 ± 50 ng/mL (p = 0.01). Hyaluronic acid increased from 0.5 ± 0.2 µg/mL to 1.5 ± 0.5 µg/mL (p = 0.005). The Pearson correlation between syndecan-1 and troponin levels was 0.85 (p < 0.01). The sensitivity and specificity of syndecan-1 for predicting myocardial dysfunction were 87% and 92%, respectively. Conclusion: Endothelial glycocalyx degradation markers are significantly associated with SIMD and can serve as reliable biomarkers for early diagnosis and prognosis in sepsis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».