Predicting the development of urosepsis: predictors, techniques, technologies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The article presents an analysis of modern approaches to predicting urosepsis development, focusing on biomarker research and diagnostic methods. The study is relevant due to the high prevalence of urosepsis, which accounts for 31.4% of all clinical forms of sepsis. The objective was to determine the diagnostic significance and systematization of biomarkers of urosepsis in acute purulent pyelonephritis, to identify existing contradictions for further study of this problem. Materials and methods. A systematic literature review was conducted using the PRISMA for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) methodology, searching PubMed, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Google Scholar with keywords: «biomarkers» OR «cytokines» OR «gene expression» OR «interleukin-6» AND «sepsis» AND «systemic inflammatory response syndrome» AND «pyelonephritis» (last search: May 30, 2025), with inclusion criteria based on PICOD: (P - population) patients with urosepsis due to acute purulent pyelonephritis; (I - intervention) prediction of urosepsis development using biomarkers; (C - comparison) patients with uncomplicated acute purulent pyelonephritis; (O - outcomes) development of sepsis in acute purulent pyelonephritis; (D - study design) prospective/retrospective cohort studies, and exclusion criteria: insufficient relevant data or interesting results, duplicate publications, uncomplicated course of acute (or exacerbation of chronic) pyelonephritis, lack of full-text version, reviews and meta-analyses, with research quality analysis conducted using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). Results. A total of 39 studies involving 38,021 patients were selected, with the majority receiving more than 6 points on the Newcastle–Ottawa Scale (NOS), indicating high-quality research, and during the systematization of the obtained data, biomarkers were categorized according to the degree of their implementation in clinical practice; in terms of functionality and mechanism of action. Conclusion. The findings of the scoping review identified reliable predictors of urosepsis development and progression, which can significantly improve the quality of diagnosis and treatment.
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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 | 0,022 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».