Predictive value of neuron-specific enolase for prognosis in patients with moderate or severe traumatic brain injury: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prognosis is difficult to establish early after moderate or severe traumatic brain injury despite representing an important concern for patients, families and medical teams. Biomarkers, such as neuron-specific enolase, have been proposed as potential early prognostic indicators. Our objective was to determine the association between neuron-specific enolase and clinical outcomes, and the prognostic value of neuron-specific enolase after a moderate or severe traumatic brain injury. Methods: We searched MEDLINE, Embase, The Cochrane Library and Biosis Previews, and reviewed reference lists of eligible articles to identify studies. We included cohort studies and randomized controlled trials that evaluated the prognostic value of neuron-specific enolase to predict mortality or Glasgow Outcome Scale score in patients with moderate or severe traumatic brain injury. Two reviewers independently collected data. The pooled mean differences were analyzed using random-effects models. We assessed risk of bias using a customized Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) tool. Subgroup and sensitivity analyses were performed based on a priori hypotheses. Results: We screened 5026 citations from which 30 studies (involving 1321 participants) met our eligibility criteria. We found a significant positive association between neuron-specific enolase serum levels and mortality (10 studies, n = 474; mean difference [MD] 18.46 µg/L, 95% confidence interval [CI] 10.81 to 26.11 µg/L; I2 = 83%) and a Glasgow Outcome Scale ≤ 3 (14 studies, n = 603; MD 17.25 µg/L, 95% CI 11.42 to 23.07 µg/L; I2 = 82%). We were unable to determine a clinical threshold value using the available patient data. Interpretation: In patients with moderate or severe traumatic brain injury, increased neuron-specific enolase serum levels are associated with unfavourable outcomes. The optimal neuron-specific enolase threshold value to predict unfavourable prognosis remains unknown and clinical decision-making is currently not recommended until additional studies are made available.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».