Metabolic Trajectories During Surgical Stress in Patients Undergoing Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Stress hyperglycemia (SH) during acute illness is linked to adverse surgical outcomes, yet the accompanying metabolic perturbations are incompletely characterized. We profiled longitudinal metabolic changes in adults without diabetes undergoing cardiac surgery to identify pathways associated with perioperative SH (defined as point of care glucose ≥140 mg/dL on ≥3 readings or ≥180 mg/dL once). Blood was collected at baseline before surgery (T0) and at 2 h (T1), 24-48 h (T2), and 72-96 h (T3) after surgical initiation. High resolution metabolomics (LC-MS) was integrated with continuous glucose monitoring and inflammatory/cardiac biomarkers. At T0, several pathways were associated with subsequent SH, including bile acid metabolism, the carnitine shuttle, and fatty acid oxidation, suggesting preoperative metabolic susceptibility. In longitudinal analyses, participants who developed SH showed coordinated postoperative changes with significant enrichment of pathways not evident at baseline, C21 steroid hormone biosynthesis, glycerophospholipid metabolism, and glycosphingolipid (ceramide) metabolism, consistent with lipid remodeling and inflammatory signaling during surgical stress. Individuals with SH also exhibited higher inflammatory biomarker levels (high sensitivity C reactive protein and soluble urokinase plasminogen activator receptor). A machine learning model using early metabolomic features predicted SH with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.86. These findings highlight distinct preoperative and perioperative metabolic trajectories associated with SH and implicate established dysglycemia-related pathways, as well as stress-induced pathways in perioperative metabolic dysregulation. Pathway enrichment analyses were exploratory and hypothesis-generating; validation in larger cohorts and assessment of implications for clinical outcomes are warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».