Elevated Blood-Based Brain Biomarker Levels in Patients with Epileptic Seizures: A Systematic Review and Meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, growing attention has been paid to the changes of brain biomarkers following the epilepsy. However, establishing specific epilepsy-related biomarkers has been impeded due to contradictory findings. This study systematically reviewed the evidence on brain biomarkers in epilepsy and determined reliable biomarkers in epileptic patients. A comprehensive systematic search of online databases was performed to find eligible studies up to August 2019. The quality of studies methodologically was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale score. Among the several biomarkers, S100 calcium binding protein B (S100B) and neuron specific enolase (NSE) have been qualified for meta-analysis of the association between epilepsy and the brain biomarkers. Inverse-variance weights method was used to calculate pooled standardized mean difference (SMD) estimate with 95% CI, and random effects meta-analysis was conducted taking into account conceptual heterogeneity. Sensitivity analysis and publication bias assessment was performed using Stata. Of 29 studies that were qualified for further analysis, only 22 studies were eligible to quantify by meta-analysis. Significant increase of serum S100B levels (SMD = 0.80; 95% CI 0.18 to 1.42) but not NSE (SMD = 0.45; 95% CI -0.09 to 1.00) has been found in epileptic patients compared with healthy controls. Subgroup meta-analysis by age demonstrated that S100B could be found in pediatric (SMD = 1.15; 95% CI 0.03 to 2.27) not adult patients (SMD = 0.43; 95% CI -0.12 to 0.98). Findings of this meta-analysis indicate that serum level of S100B is significantly increased in epileptic patients, suggesting the elevation and release of the brain biomarkers from brain to blood following epileptic seizures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle