Elevated Blood-Based Brain Biomarker Levels in Patients with Epileptic Seizures: A Systematic Review and Meta-analysis
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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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».