Changes of serum neuron specific enolase and S100-β protein and their correlations with cognitive impairment in patients with moderate traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective To analyze the correlation of the levels of serum neuron specific enolase (NSE) and S100-β protein with cognitive impairment in patients with moderate traumatic brain injury (mTBI). Methods A retrospective case series study enrolled 87 patients with mTBI treated from January 2015 to October 2016. There were 50 males and 37 females, aged 14-60 years [(37.8±12.6)years]. The Glasgow Coma Score (GCS) was 9-12 points, among which were 9-10 points in 36 cases and 11-12 points in 51. The cognitive function was assessed by the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA). The patients with MoCA<26 points were assigned into cognitive impairment group (study group, 54 cases), while the patients with MoCA ≥ 26 points was assigned into non-cognitive-impairment group (control group, 33 cases). The levels of serum NSE and S100-β protein were compared, and the correlation of levels of serum NSE and S100-β protein with cognitive dysfunction (assessed by MoCA and GCS) was analyzed. Results The levels of serum NSE and S100-βprotein were (35.7±11.0)ng/L and (1.8±0.5)ng/L, respectively in study group, which were significant higher than that in control group [(22.6±9.4)ng/L and (1.2±0.5)ng/L, respectively] (P<0.01). The levels of NSE [(33.7±10.0)ng/L] and S100-β [(1.7±0.4)ng/L] in patients with GCS 9-10 points were higher than those of NSE [(19.4±9.0)ng/L]and S100-β [(1.3±0.5)ng/L] in patients with GCS 11-12 points (P<0.01). The levels of serum NSE and S100-β protein in mTBI patients were negatively correlated with the MoCA score (r=-0.693, -0.721, P<0.05) and GCS (r=-0.527, -0.796, P<0.05). Conclusion The levels of serum NSE and S100-β protein are increased, and are correlated to the occurrence of cognitive impairment in patient with mTBI. Key words: Craniocerebral trauma; Cognition disorders; S100-β proteins; Neuron specific enolase
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».