有关脓毒症和无菌性炎症反应基因诊断的一项多队列分析
虽然目前已发表了很多有关脓毒症基因表达的研究，但如何鉴别脓毒症与无菌性全身炎症反应综合征（SIRS）在很大程度上仍取决于临床推测。近期有学者通过脓毒症基因表达数据库进行了一项多队列分析，旨在找出一些特定基因用以区分无菌性炎症和脓毒症患者。该研究通过对脓毒症基因表达数据库的全面搜索，确定了27个数据集与纳入标准匹配。5个数据集（n＝663）比较了同时间内发生无菌性炎症反应（SIRS /创伤）与感染的患者。对这些数据进行相关多队列分析后发现，有11个差异表达基因在所有人群中具有良好的诊断能力〔受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.87，95%可信区间（95%CI）为0.70～0.98〕。进一步将这11个基因在15个独立的队列中进行比较验证，分为①时间匹配条件下感染与非感染的创伤患者（4组）；②不同时间段重症加强治疗病房（ICU）/创伤感染患者（3组）；③健康受试者与脓毒症患者（8组）。队列分析后发现，与仅用SIRS比较，SIRS联合11个基因集可提高预测感染的效能（连续净重新分类指数0.9）。总体来说，该时间匹配队列分析产生的11个基因集可有效区分无菌性炎症与感染性炎症，从而提示了脓毒症基因诊断的价值。
脓毒症患者、无菌性炎症、全身炎症反应、基因诊断、队列分析、基因表达、感染性炎症、数据库、时间匹配、受试者工作特征、数据集、创伤患者、差异表达基因、曲线下面积、健康受试者、不同时间段、匹配条件、可信区间、加强治疗、分类指数
R51;R44
2015-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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