Postoperativ eller posttraumatisk sepsis är fortfarande en av de främsta orsakerna till sjuklighet och dödlighet i sjukhuspopulationer, särskilt i populationer på intensivvårdsenheter (ICU). Centralt för en framgångsrik kontroll av sepsis-associerade infektioner är förmågan att snabbt diagnostisera och behandla sjukdom. Förmågan att identifiera sepsispatienter innan de visar några symtom skulle ha stora fördelar för sjukvården av intensivvårdspatienter. I denna studie rekryterades 92 ICU-patienter som hade genomgått behandlingar som ökade risken för att utveckla sepsis vid intag. Blodprover togs dagligen tills antingen en klinisk diagnos av sepsis gjordes eller tills patienten släpptes ut från intensivvården. Förutom standard klinisk- och laboratorieparameter testning, nivåerna av uttryck av interleukin-1 ska (IL-1)), IL-6, IL-8, och IL-10, tumörnekrosfaktor, FasL, och CCL2 mRNA mättes också med omvänt transkriptas PCR i realtid. Resultaten av analysen av data med hjälp av en ickelinjär teknik (neural nätverksanalys) visade märkbara skillnader före uppkomsten av overt sepsis. Neurala nätverk med hjälp av cytokin- och kemokindata kunde korrekt förutsäga patientens utfall i genomsnitt 83,09 % av patientfallen mellan 4 och 1 dagar före klinisk diagnos med hög känslighet och selektivitet (91,43% respektive 80,20%). Det neurala nätverket hade också en prediktiv noggrannhet på 94,55% när data från 22 friska frivilliga analyserades i samband med ICU patientdata. Våra observationer från denna pilotstudie indikerar att det kan vara möjligt att förutsäga uppkomsten av sepsis i en blandad patientpopulation genom att använda en panel med bara sju biomarkörer.
I REF utfördes blodanalys med RT-PCR-uttryck och neural nätverksanalys av relaterade gener för att förutsäga sepsisdebut för 92 ICU-patienter.
Presymptomatic Prediction of Sepsis in Intensive Care Unit Patients
{'venue': 'Clinical and vaccine immunology : CVI', 'journal': 'Clinical and vaccine immunology : CVI', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}