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Enregistrement W2976342849 · doi:10.12688/f1000research.20445.1

Discovery of novel plasma biomarker ratios to discriminate traumatic brain injury

2019· preprint· en· W2976342849 sur OpenAlexaff
Michelle Chen, Antoninus Soosaipillai, Douglas D. Fraser, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity Health NetworkWestern UniversityMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerTraumatic brain injuryMedicinePhysiologyEnolaseNeurodegenerationPathologyInternal medicineBiologyImmunohistochemistryDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Traumatic brain injury (TBI) is a major cause of death and disability. Despite increased awareness, reliable biomarkers are urgently needed to aid in all forms of traumatic brain injury diagnosis and prognosis. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> Here, we aim to assess the diagnostic utility of known and novel TBI biomarkers in a pilot patient cohort of severe TBI (sTBI) patients and healthy controls. We analyzed concentrations of S100 calcium binding protein B (S100B), neuron specific enolase (NSE), human kallikrein 6 (hK6) and prostaglandin D2 synthase (PGDS) using ELISA immunoassays. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> Plasma levels of hK6 and PGDS were significantly lower in sTBI compared with controls, while S100B and NSE were significantly higher. Furthermore, we show that ratios of NSE and S100B with hK6 and PGDS may be able to determine the presence of sTBI better than single markers alone. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> The findings presented here represent a starting point for future validation, where biomarker ratios can be tested in independent TBI cohorts. </ns4:p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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