Cerebrospinal Fluid and Microdialysis Cytokines in Severe Traumatic Brain Injury: A Scoping Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To perform two scoping systematic reviews of the literature on cytokine measurement in: 1. cerebral microdialysis (CMD) and 2. cerebrospinal fluid (CSF) in severe traumatic brain injury (TBI) patients. METHODS: Two separate systematic reviews were conducted: one for CMD cytokines and the second for CSF cytokines. Both were conducted in severe TBI (sTBI) patients only. DATA SOURCES: Articles from MEDLINE, BIOSIS, EMBASE, Global Health, Scopus, Cochrane Library (inception to October 2016), reference lists of relevant articles, and gray literature were searched. STUDY SELECTION: Two reviewers independently identified all manuscripts utilizing predefined inclusion/exclusion criteria. A two-tier filter of references was conducted. DATA EXTRACTION: Patient demographic and study data were extracted to tables. RESULTS: CMD in 267 sTBI patients. Similarly, there were 32 studies identified describing the analysis of CSF cytokines in 1,363 sTBI patients. The two systematic reviews demonstrated: 1. limited literature available on CMD cytokine measurement in sTBI, with some preliminary data supporting feasibility of measurement and associations between cytokines and patient outcome. 2. Various CSF measured cytokines may be associated with patient outcome at 6-12 months, including interleukin (IL)-1b, IL-1ra, IL-6, IL-8, IL-10, and tumor necrosis factor 3. There is little to no literature in support of an association between CSF cytokines and neurophysiologic or tissue outcomes. CONCLUSION: The evaluation of CMD and CSF cytokines is an emerging area of the literature in sTBI. Further, large prospective multicenter studies on cytokines in CMD and CSF need to be conducted.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle