Cerebrospinal Fluid Biomarkers To Stratify Injury Severity and Predict Outcome in Human Traumatic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Neurologic impairment after spinal cord injury (SCI) is currently measured and classified by functional examination. Biological markers that objectively classify injury severity and predict outcome would greatly facilitate efforts to evaluate acute SCI therapies. The purpose of this study was to determine how well inflammatory and structural proteins within the cerebrospinal fluid (CSF) of acute traumatic SCI patients predicted American Spinal Injury Association Impairment Scale (AIS) grade conversion and motor score improvement over 6 months. Fifty acute SCI patients (29 AIS A, 9 AIS B, 12 AIS C; 32 cervical, 18 thoracic) were enrolled and CSF obtained through lumbar intrathecal catheters to analyze interleukin (IL)-6, IL-8, monocyte chemotactic protein (MCP)-1, tau, S100β, and glial fibrillary acidic protein (GFAP) at 24 h post-injury. The levels of IL-6, tau, S100β, and GFAP were significantly different between patients with baseline AIS grades of A, B, or C. The levels of all proteins (IL-6, IL-8, MCP-1, tau, S100β, and GFAP) were significantly different between those who improved an AIS grade over 6 months and those who did not improve. Linear discriminant analysis modeling was 83% accurate in predicting AIS conversion. For AIS A patients, the concentrations of proteins such as IL-6 and S100β correlated with conversion to AIS B or C. Motor score improvement also was strongly correlated with the 24-h post-injury CSF levels of all six biomarkers. The analysis of CSF can provide valuable biological information about injury severity and recovery potential after acute SCI. Such biological markers may be valuable tools for stratifying individuals in acute clinical trials where variability in spontaneous recovery requires large recruitment cohorts for sufficient power.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».