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Enregistrement W3035048397 · doi:10.3389/fneur.2020.00460

Epigenetic Effects on Pediatric Traumatic Brain Injury Recovery (EETR): An Observational, Prospective, Longitudinal Concurrent Cohort Study Protocol

2020· article· en· W3035048397 sur OpenAlexaff
Amery Treble‐Barna, Jamie Patronick, Srivatsan Uchani, Noelle C. Marousis, Christina K. Zigler, Ericka L. Fink, Patrick M. Kochanek, Yvette P. Conley, Keith Owen Yeates

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesChildren's Hospital of PittsburghNational Institute of Child Health and Human DevelopmentEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of Pittsburgh
Mots-clésTraumatic brain injuryMedicineBiomarkerEpigeneticsObservational studyProspective cohort studyCohort studyLongitudinal studyConfoundingCohortOncologyBioinformaticsInternal medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Unexplained heterogeneity in outcomes following pediatric traumatic brain injury (TBI) is one of the most critical barriers to the development of effective prognostic tools and therapeutics. The addition of personal biological factors to our prediction models may account for a significant portion of unexplained variance and advance the field towards precision rehabilitation medicine. The overarching goal of the Epigenetic Effects on Pediatric Traumatic Brain Injury Recovery (EETR) study is to investigate an epigenetic biomarker involved in both childhood adversity and post-injury neuroplasticity to better understand heterogeneity in neurobehavioral outcomes following pediatric TBI. Our primary hypothesis is that childhood adversity will be associated with worse neurobehavioral recovery in part through an epigenetically mediated reduction in brain-derived neurotrophic factor (BDNF) expression in response to TBI. Methods and analysis: EETR is an observational, prospective, longitudinal concurrent cohort study of children aged 3-18 years with either TBI (n=200) or orthopedic injury (n=100), recruited from the UPMC Children’s Hospital of Pittsburgh. Participants complete study visits acutely and at 6- and 12-months post-injury. Blood and saliva biosamples are collected at all time points—and CSF when available acutely—for epigenetic and proteomic analysis of BDNF. Additional measures assess injury characteristics, pre- and post-injury child neurobehavioral functioning, childhood adversity, and potential covariates/confounders. Recruitment began in July 2017 and will occur for approximately 6 years, with data collection complete by mid-2023. Analyses will characterize BDNF DNA methylation and protein levels over the recovery period and investigate this novel biomarker as a potential biological mechanism underlying the known association between childhood adversity and worse neurobehavioral outcomes following pediatric TBI. Ethics and dissemination: The study received ethics approval from the University of Pittsburgh Institutional Review Board. Participants and their parents provide informed consent/assent. Research findings will be disseminated via local and international conference presentations and manuscripts submitted to peer-reviewed journals. Trial Registration: The study is registered with clinicaltrials.org (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04186429).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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