Serum Albumin Level as a Predictor of Outcome in Traumatic Brain Injury: Potential for Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum albumin level is correlated with outcome in various clinical situations. Albumin has multiple physiologic properties that could be beneficial in brain injury. The Lund therapy for elevated intracranial pressure uses albumin as part of its protocol and demonstrates favorable outcome. We sought to find out if albumin is associated with outcome after traumatic brain injury to justify conducting a randomized trial. METHODS: A retrospective study of traumatic brain injury patients was conducted. Characteristics known to influence outcome were included in a multiple logistic regression model to analyze predictors of poor outcome at 6 months. RESULTS: Data were available for 138 patients. The majority of patients (65%) had a severe injury (Glasgow Coma Scale score <9). Seventy percent of patients had a favorable outcome. Albumin levels decrease considerably from normal values in the first few days after injury irrespective of outcome. Albumin remained <25 g/L for a longer period of time in patient with an unfavorable outcome (6 days vs. 3 days, p = 0.012). Multiple logistic regression analysis identified albumin levels, age, Glasgow Coma Scale score at admission, and Injury Severity Score as predictors of poor outcome. CONCLUSION: Serum albumin level seems to be an independent predictor of poor outcome. The model also identified classic predictors of poor outcome that tends to strengthen its adequacy. Because albumin level is the only modifiable factor influencing outcome, it seems justified to carry out a randomized trial of the use of albumin in the treatment of brain injury.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».