Natural Progression of Routine Laboratory Markers after Spinal Trauma: A Longitudinal, Multi-Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».