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Enregistrement W1566378090 · doi:10.5772/26097

Biochemical Measurement of Injury and Inflammation in Musculoskeletal Surgeries

2012· book-chapter· en· W1566378090 sur OpenAlexaff
Dinesh Kumbhare, William Parkinson, R Brett, Anthony Adili

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenipunctureMedicineInflammationBiomarkerCreatine kinaseSynovial fluidBioinformaticsPathologyInternal medicineSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sufficient tissue trauma produces a temporary rise in circulating concentrations of various tissue proteins including creatine kinase (CK), myoglobin (Mb), myosin heavy chain (MHC), and collagen metabolites, as well as acute phase inflammation related analytes such as Creactive protein (CRP), and the cytokines, interleukin-6 (IL-6) and interleukin-8 (IL-8) that mark the presence or absence of an injury or inflammatory response. Chronic, or late, elevations in biomarkers may also correlate with surgical complications. Measurement of biomarkers in orthopedic surgeries has been undertaken for 2 purposes: 1) to evaluate surgeries per se for improvement of surgical techniques and reducing adverse consequences, and 2) to examine measurement properties of biomarkers, using surgeries as models of musculoskeletal trauma and inflammation. In this chapter, some of the findings are described to illustrate both research objectives and their inter-relatedness, and to a degree, to capture aspects of the state of development of the overall biomarker research paradigm for surgical musculoskeletal injuries. The cytokine, interleukin-6 and the muscle cytoplasmic protein, creatine kinase, are emphasized partly because of known physiology and the relatively greater volume of research on these biomarkers over other candidates. However, some available research comparing these biomarkers with others is shown which has provided early evidence to substantiate better measurement characteristics for at least some applications. The survey is largely restricted to circulating blood concentrations over other possibilities (e.g. urine, joint synovial fluid, saliva) to allow comparison across studies, and given the potential for easier research and clinical application with venipuncture in comparison to joint fluid analysis, but not out of a lesser importance of investigations of other body fluids. Joint arthroplasty and lumbar surgery are the main focus since other surgeries (e.g. arthroscopy) produce much less tissue disruption and might be better studied by local tissue or fluid sampling, and because surgeries in emergency settings (e.g. fracture reduction) involve a more complex biochemical response post-surgery created by the combination of the original injury and the surgical injury. Findings from orthopedic surgeries are given priority but findings from non-orthopedic surgeries are shown when there is a difference in measurement principles or when measurement properties or clinical implications have been made clearer.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,253 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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