Characteristics of patients included and enrolled in studies on the prognostic value of serum biomarkers for prediction of postconcussion symptoms following a mild traumatic brain injury: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mild traumatic brain injury (mTBI) has been insufficiently researched, and its definition remains elusive. Investigators are confronted by heterogeneity in patients, mechanism of injury and outcomes. Findings are thus often limited in generalisability and clinical application. Serum protein biomarkers are increasingly assessed to enhance prognostication of outcomes, but their translation into clinical practice has yet to be achieved. A systematic review was performed to describe the adult populations included and enrolled in studies that evaluated the prognostic value of protein biomarkers to predict postconcussion symptoms following an mTBI. DATA SOURCES: Searches of MEDLINE, Embase, CENTRAL, CINAHL, Web of Science, PsycBITE and PsycINFO up to October 2016. DATA SELECTION AND EXTRACTION: Two reviewers independently screened for potentially eligible studies, extracted data and assessed the overall quality of evidence by outcome using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. RESULTS: A total of 23 298 citations were obtained from which 166 manuscripts were reviewed. Thirty-six cohort studies (2812 patients) having enrolled between 7 and 311 patients (median 89) fulfilled our inclusion criteria. Most studies excluded patients based on advanced age (n=10 (28%)), neurological disorders (n=20 (56%)), psychiatric disorders (n=17 (47%)), substance abuse disorders (n=13 (36%)) or previous traumatic brain injury (n=10 (28%)). Twenty-one studies (58%) used at least two of these exclusion criteria. The pooled mean age of included patients was 39.3 (SD 4.6) years old (34 studies). The criteria used to define a mTBI were inconsistent. The most frequently reported outcome was postconcussion syndrome using the Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire (n=18 (50%)) with follow-ups ranging from 7 days to 5 years after the mTBI. CONCLUSIONS: Most studies have recruited samples that are not representative and generalisable to the mTBI population. These exclusion criteria limit the potential use and translation of promising serum protein biomarkers to predict postconcussion symptoms.
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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 | 0,020 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».