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Enregistrement W2087044966 · doi:10.1136/bmj.f1757

Predictive value of S-100  protein for prognosis in patients with moderate and severe traumatic brain injury: systematic review and meta-analysis

2013· review· en· W2087044966 sur OpenAlexafffund
Éric Mercier, Amélie Boutin, François Lauzier, Dean Fergusson, Jean-François Simard, Ryan Zarychanski, Lynne Moore, Lauralyn A. McIntyre, Patrick Archambault, François Lamontagne, France Légaré, Ed Randell, Line Nadeau, François Rousseau, AF Turgeon

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversité de SherbrookeUniversity of ManitobaOttawa HospitalHôpital de l'Enfant-JésusUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité LavalCanadian Anesthesia Research Foundation
Mots-clésTraumatic brain injuryMeta-analysisPredictive valueMedicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine the ability and accuracy of the S-100β protein in predicting prognosis after a moderate or severe traumatic brain injury. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials and observational studies. DATA SOURCES: Medline, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, BIOSIS (from their inception to April 2012), conference abstracts, bibliographies of eligible articles, and relevant narrative reviews. STUDY SELECTION: Two reviewers independently reviewed citations and selected eligible studies, defined as cohort studies or randomised control trials including patients with moderate or severe traumatic brain injury and evaluating the prognostic value of S-100β protein. Outcomes evaluated were mortality, score on the Glasgow outcome scale, or brain death. DATA EXTRACTION: Two independent reviewers extracted data using a standardised form and evaluated the methodological quality of included studies. Pooled results were presented with geometric means ratios and analysed with random effect models. Prespecified sensitivity analyses were performed to explain heterogeneity. RESULTS: The search strategy yielded 9228 citations. Two randomised controlled trials and 39 cohort studies were considered eligible (1862 patients). Most studies (n=23) considered Glasgow outcome score ≤ 3 as an unfavourable outcome. All studies reported at least one measurement of S-100β within 24 hours after traumatic brain injury. There was a significant positive association between S-100β protein concentrations and mortality (12 studies: geometric mean ratio 2.55, 95% confidence interval 2.02 to 3.21, I(2)=56%) and score ≤ 3 (18 studies: 2.62, 2.01 to 3.42, I(2)=79%). Sensitivity analysis based on sampling time, sampling type, blinding of outcome assessors, and timing of outcome assessment yielded similar results. Thresholds for serum S-100β protein values with 100% specificity ranged from 1.38 to 10.50 µg/L for mortality (six studies) and from 2.16 to 14.00 µg/L for unfavourable neurological prognosis as defined by the Glasgow outcome score. CONCLUSIONS: After moderate or severe traumatic brain injury, serum S-100β protein concentrations are significantly associated with unfavourable prognosis in the short, mid, or long term. Optimal thresholds for discrimination remain unclear. Measuring the S-100β protein could be useful in evaluating the severity of traumatic brain injury and in the determination of long term prognosis in patients with moderate and severe injury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,040
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations131
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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