Biomarkers in Traumatic Spinal Cord Injury—Technical and Clinical Considerations: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To examine (1) if serological or cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers can be used as diagnostic and/or prognostic tools in patients with spinal cord injury (SCI) and (2) if literature provides recommendations regarding timing and source of biomarker evaluation. Data Sources. A systematic literature search to identify studies reporting on diagnostic and prognostic blood and/or CSF biomarkers in SCI was conducted in PubMed/MEDLINE, CINAHL, Science Direct, The Cochrane Library, ISI Web of Science, and PEDro. Study Selection. Clinical trials, cohort, and pilot studies on patients with traumatic SCI investigating at least one blood or CSF biomarker were included. Following systematic screening, 19 articles were included in the final analysis. PRISMA guidelines were followed to conduct this review. Data Extraction. Independent extraction of articles was completed by 2 authors using predefined inclusion criteria and study quality indicators. Data Synthesis. Nineteen studies published between 2002 and April 2019 with 1596 patients were included in the systematic review. In 14 studies, blood biomarkers were measured, 4 studies investigated CSF biomarkers, and 1 study used both blood and CSF samples. Conclusions. Serum/CSF concentrations of several biomarkers (S100b, IL-6, GFAP, NSE, tau, TNF-α, IL-8, MCP-1, pNF-H, and IP-10) following SCI are highly time dependent and related to injury severity. Future studies need to validate these markers as true biomarkers and should control for secondary complications associated with SCI. A deeper understanding of secondary pathophysiological events after SCI and their effect on biomarker dynamics may improve their clinical significance as surrogate parameters in future clinical studies.
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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 | 0,015 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| 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) | 0,004 | 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 ».