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Enregistrement W3125004654 · doi:10.1089/neu.2021.0012

Natural Progression of Routine Laboratory Markers after Spinal Trauma: A Longitudinal, Multi-Cohort Study

2021· article· en· W3125004654 sur OpenAlexaff
Lucie Bourguignon, Anh Khoa Vo, Bobo Tong, Fred H. Geisler, Orpheus Mach, Doris Maier, John L. K. Kramer, Lukas Grassner, Catherine R. Jutzeler

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWings for LifeSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMedicineSerologyAnalysis of varianceConfoundingPathologicalCohort studyInternal medicineCohortLongitudinal studyPathologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objective was to track and quantify the natural course of serological markers over the 1st year following spinal cord injury. For that purpose, data on serological markers, demographics, and injury characteristics were extracted from medical records of a clinical trial (Sygen) and an ongoing observational cohort study (Murnau study). The primary outcomes were concentration/levels/amount of commonly collected serological markers at multiple time points. Two-way analysis of variance (ANOVA) and mixed-effects regression techniques were used to account for the longitudinal data and adjust for potential confounders. Trajectories of serological markers contained in both data sources were compared using the slope of progression. Our results show that, at baseline (≤ 2 weeks post-injury), most serological markers were at pathological levels, but returned to normal values over the course of 6–12 months post-injury. The baseline levels and longitudinal trajectories were dependent on injury severity. More complete injuries were associated with more pathological values (e.g., hematocrit, ANOVA test; χ 2 = 68.93, df = 3, adjusted p value <0.001, and χ 2 = 73.80, df = 3, adjusted p value <0.001, in the Sygen and Murnau studies, respectively). Comparing the two databases revealed some differences in the serological markers, which are likely attributable to differences in study design, sample size, and standard of care. We conclude that because of trauma-induced physiological perturbations, serological markers undergo marked changes over the course of recovery, from initial pathological levels that normalize within a year. The findings from this study are important, as they provide a benchmark for clinical decision making and prospective clinical trials. All results can be interactively explored on the Haemosurveillance web site ( https://jutzelec.shinyapps.io/Haemosurveillance/ ) and GitHub repository ( https://github.com/jutzca/Systemic-effects-of-Spinal-Cord-Injury ).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations44
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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