Prognostic value of suPAR in sepsis: a potential tool to support patient management in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The soluble urokinase plasminogen activator receptor (suPAR) is a well-established biomarker of immune activation, reflecting the severity of systemic inflammation. Recent evidence showed increasing interest in suPAR as a prognostic marker, with elevated levels consistently associated with greater disease severity and mortality, in different clinical settings. METHODS: In this retrospective study, suPAR levels were assayed at Emergency Department admission in patients who received a diagnosis of sepsis or systemic infection during their initial clinical workup, using an automated turbidimetric assay (suPARnostic ViroGates kit on Atellica CH analyzer Siemens). The primary endpoint of this study was to evaluate the association between baseline suPAR levels and mortality, while the secondary endpoint aimed to explore their potential as indicators of clinical severity and predictors of patient outcomes. RESULTS: suPAR levels were elevated in all patients (median 6.99 μg/L) consistent with the severity of their clinical condition. A threshold of 10.2 μg/L was strongly associated with mortality, while a cut-off of 5.96 μg/L identified patients with severe disease and prolonged hospital stays. CONCLUSIONS: suPAR seems to be a reliable, rapid, and clinically useful prognostic biomarker in the Emergency Department in patients with sepsis or systemic infections. Its early measurement by turbidimetric immunoassay in automation can support risk stratification, improve triage decisions, and enhance the management of these patients.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».