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Enregistrement W1480925601 · doi:10.3389/fneur.2015.00110

Blood Biomarkers in Moderate-To-Severe Traumatic Brain Injury: Potential Utility of a Multi-Marker Approach in Characterizing Outcome

2015· article· en· W1480925601 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensFowler Kennedy Sport Medicine ClinicUniversity of TorontoDefence Research and Development CanadaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCenter for Neuroscience and Regenerative Medicine
Mots-clésTraumatic brain injuryMedicineGlasgow Outcome ScaleBiomarkerGlial fibrillary acidic proteinNeuroinflammationInternal medicineEnolaseArea under the curvePathologyOncologyInflammationBiologyImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Blood biomarkers are valuable tools for elucidating complex cellular and molecular mechanisms underlying traumatic brain injury (TBI). Profiling distinct classes of biomarkers could aid in the identification and characterization of initial injury and secondary pathological processes. This study characterized the prognostic performance of a recently developed multi-marker panel of circulating biomarkers that reflect specific pathogenic mechanisms including neuroinflammation, oxidative damage, and neuroregeneration, in moderate-to-severe TBI patients. MATERIALS AND METHODS: Peripheral blood was drawn from 85 isolated TBI patients (n = 60 severe, n = 25 moderate) at hospital admission, 6-, 12-, and 24-h post-injury. Mortality and neurological outcome were assessed using the extended Glasgow Outcome Scale. A multiplex platform was designed on MULTI-SPOT(®) plates to simultaneously analyze human plasma levels of s100 calcium binding protein beta (s100B), glial fibrillary acidic protein (GFAP), neuron specific enolase (NSE), brain-derived neurotrophic factor (BDNF), monocyte chemoattractant protein (MCP)-1, intercellular adhesion molecule (ICAM)-5, and peroxiredoxin (PRDX)-6. Multivariable logistic regression and area under the receiver-operating characteristic curve (AUC) were used to evaluate both individual and combined predictive abilities of these markers for 6-month neurological outcome and mortality after TBI. RESULTS: Unfavorable neurological outcome was associated with elevations in s100B, GFAP, and MCP-1. Mortality was related to differences in six of the seven markers analyzed. Combined admission concentrations of s100B, GFAP, and MCP-1 were able to discriminate favorable versus unfavorable outcome (AUC = 0.83), and survival versus death (AUC = 0.87), although not significantly better than s100B alone (AUC = 0.82 and 0.86, respectively). CONCLUSION: The multi-marker panel of TBI-related biomarkers performed well in discriminating unfavorable and favorable outcomes in the acute period after moderate-to-severe TBI. However, the combination of these biomarkers did not outperform s100B alone.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle