Serum Biomarkers Help Predict Attention Problems in Critically Ill Children With Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association between acute serum biomarkers, and the changes in attention at 1 year following traumatic brain injury. DESIGN AND SETTING: A prospective observational and laboratory study conducted in PICUs at five Canadian children's hospitals. STUDY POPULATION AND MEASUREMENTS: Fifty-eight patients aged 5 to 17 years with traumatic brain injury were enrolled in the study. Nine brain-specific and inflammatory serum protein biomarkers were measured multiple times over the first week following injury. Attention was measured at "baseline" to represent pre-injury function and at 1 year following injury using the Conners Third Parent Rating Scale. RESULTS: Compared with baseline, there were significantly more clinical symptoms of inattention at 1 year post injury. The Glasgow Coma Scale score, age at injury, baseline levels of inattention, and highest levels of serum biomarkers were used to estimate the probability of developing inattention. These independent variables were first evaluated individually followed by combinations of the best predictors using area under the receiver operating characteristic curve analyses. A combination of high baseline levels of inattention and high serum levels of the biomarker neuron-specific enolase was the best predictor for inattention. Glasgow Coma Scale and age at injury were not associated with inattention at 1 year post injury. CONCLUSIONS: Combining baseline assessment of attention with measurement of serum biomarkers shows promise as reliable, early predictors of long-term attention after childhood traumatic brain 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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».