Prognostic Value of S-100β Protein for Prediction of Post-Concussion Symptoms after a Mild Traumatic Brain Injury: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis aimed to determine the prognostic value of S-100β protein to identify patients with post-concussion symptoms after a mild traumatic brain injury (mTBI). A search strategy was submitted to seven databases from their inception to October 2016. Individual patient data were requested. Cohort studies evaluating the association between S-100β protein level and post-concussion symptoms assessed at least seven days after the mTBI were considered. Outcomes were dichotomized as persistent (≥3 months) or early (≥7 days <3 months). Our search strategy yielded 23,298 citations of which 29 studies including between seven and 223 patients (n = 2505) were included. Post-concussion syndrome (PCS) (16 studies) and neuropsychological symptoms (9 studies) were the most frequently assessed outcomes. The odds of having persistent PCS (odds ratio [OR] 0.62, 95% confidence interval [CI]: 0.34–1.12, p = 0.11, I 2 0% [n = five studies]) in patients with an elevated S-100β protein serum level were not significantly different from those of patients with normal values while the odds of having early PCS (OR 1.67, 95% CI: 0.98–2.85, p = 0.06, I 2 38% [n = five studies]) were close to statistical significance. Similarly, having an elevated S-100β protein serum level was not associated with the odds of returning to work at six months (OR 2.31, 95% CI: 0.50–10.64, p = 0.28, I 2 22% [n = two studies]). Overall risk of bias was considered moderate. Results suggest that the prognostic biomarker S-100β protein has a low clinical value to identify patients at risk of persistent post-concussion symptoms. Variability in injury to S-100ß protein sample time, mTBI populations, and outcomes assessed could potentially explain the lack of association and needs further evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».