Translating Biomarkers Research to Clinical Care: Applications and Issues for Rehabilomics
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury is a leading cause of morbidity and mortality in adults and children in the United States. Despite steady improvement in our understanding of the pathophysiology of acquired brain injuries, there has been remarkably little improvement in brain injury therapies and/or pharmacologic treatments over the past decade. One of the reasons may be the inability to properly stratify subjects for clinical trials and/or to have real-time assessment of the effectiveness of a given intervention. It has been recognized for several decades that serum biomarkers may allow for more objective subject stratification as well as act as surrogate markers of treatment efficacy. Despite numerous studies, however, biomarkers are not currently part of clinical practice in either acquired brain injury or other neurologic or musculoskeletal disorders. The goals of this review article, therefore, are to use traumatic brain injury as a example to discuss the use of biomarkers in clinical and randomized controlled trials; to briefly discuss the field of neuroproteomics and its interface with neurologic interventions; and to provide an overview of the collaborative pathway between academia and industry, which needs to be an integral part of the translation of biomarkers from the bench to the bedside in any clinical population. Introduction of the concept of rehabilomics and implications of biomarker use for the physical medicine and rehabilitation physician also are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».