Can Admission S-100β Predict the Extent of Brain Damage in Head Trauma Patients?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As has been shown previously, S-100beta levels in serum can be a useful predictor of brain damage after head trauma. This pilot study was designed to investigate whether urine samples, which are much easier to obtain, could be used for the same purpose instead of serum samples. METHODS: Ninety-six consecutive patients admitted with head trauma were recruited in the study. After exclusion of 54 patients, mostly because of significant additional trauma, S-100beta levels were analyzed in serum and urine of 42 patients using a luminometric assay. A range for normal values was established based on samples from ten healthy volunteers. RESULTS: S-100beta serum levels increased proportional to the severity of the head trauma, as had been previously shown by several other groups. In many patients, initial increases in urine S-100beta levels were seen later than in serum, after which the kinetics of S-100beta levels in urine seemed to follow that established for serum levels. S-100beta values in urine were on average about 54% lower in urine than in serum. CONCLUSIONS: S-100beta levels in urine obtained on admission to the hospital are not a good indicator for the extent of brain damage. However, urine S-100beta levels obtained at later time points might be a useful indicator for the development of secondary 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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».