Cerebrospinal Fluid Inflammatory Cytokines and Biomarkers of Injury Severity in Acute Human Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
There is an urgent need for both the scientific development and clinical validation of novel therapies for acute spinal cord injury (SCI). The scientific development of novel therapies would be facilitated by a better understanding of the acute pathophysiology of human SCI. Clinical validation of such therapies would be facilitated by the availability of biomarkers with which to stratify injury severity and predict neurological recovery. Cerebrospinal fluid (CSF) samples were obtained over a period of 72 h in 27 patients with complete SCI (ASIA A) or incomplete SCI (ASIA B or C). Cytokines were measured in CSF and serum samples using a multiplex cytokine array system and standard enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) techniques. Neurological recovery was monitored, and patient-reported neuropathic pain was documented. IL-6, IL-8, MCP-1, tau, S100beta, and glial fibrillary acidic protein (GFAP) were elevated in a severity-dependent fashion. A biochemical model was established using S100beta, GFAP, and IL-8 to predict injury severity (ASIA A, B, or C). Using these protein concentrations at 24-h post injury, the model accurately predicted the observed ASIA grade in 89% of patients. Furthermore, segmental motor recovery at 6 months post injury was better predicted by these CSF proteins than with the patients' baseline ASIA grade. The pattern of expression over the first 3 to 4 days post injury of a number of inflammatory cytokines such as IL-6, IL-8, and MCP-1 provides invaluable information about the pathophysiology of human SCI. A prediction model that could use such biological data to stratify injury severity and predict neurological outcome may be extremely useful for facilitating the clinical validation of novel treatments in acute human SCI.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».