Metabolomic biomarkers of concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine if1H NMR spectroscopy of urine and a quantitative metabolomics approach can aid diagnostic and prognostic outcomes in patients who have suffered acute sport concussion. Design Pre-concussion urine samples were collected from WinSport athletes at the beginning of the sport season. Any athlete who experienced a head injury reported to a brain injury clinic to be tested within 72 hours of head injury. This testing included collection of a post-concussion urine sample for metabolomic analysis. Setting Brain injury clinic and metabolomics laboratory. Participants 167 athletes entered the study with a total of 39 concussions occurring. Inclusion criteria: at least 18 years old, diagnosis of concussion, and concussion sustained within 72 hours. Exclusion criteria: multiple injuries coinciding with concussion and a past history of neurological pathology. Outcome measures Metabolite concentrations were calculated in pre- and post-concussion urine samples and compared using a paired t-test and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) to determine which metabolites led to significant variation between samples. Main results The PLS-DA model showed significant variation between baseline and post-injury sample groups and passed all permutation and cross-validation testing. A paired t-test, with cross-validation, isolated five significant metabolites of interest in the concussion group (p<0.05). Conclusions Using NMR spectroscopy we quantified urinary metabolites in patients before and after concussion. This revealed several metabolites that were shown to be significantly altered following injury, opening up future inquiry into both the pathways and processes involved in concussion and new avenues for personalized diagnosis and treatment. Competing interests None.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».