Routine Blood Chemistry Predicts Functional Recovery After Traumatic Spinal Cord Injury: A Post Hoc Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal cord injury (SCI) leads to various degrees of lifelong functional deficits. Most individuals with incomplete SCI experience a certain degree of functional recovery, especially within the first-year postinjury. However, this is difficult to predict, and surrogate biomarkers are urgently needed. OBJECTIVE: We aimed to (1) determine if routine blood chemistry parameters are related to neurological recovery after SCI, (2) evaluate if such parameters could predict functional recovery, and (3) establish cutoff values that could inform clinical decision-making. METHODS: We performed a post hoc analysis of routine blood chemistry parameters in patients with traumatic SCI (n = 676). Blood samples were collected between 24 and 72 hours as well as at 1, 2, 4, 8, and 52 weeks postinjury. Linear mixed models, regression analysis, and unbiased recursive partitioning (URP) of blood chemistry data were used to relate to and predict walking recovery 1 year postinjury. RESULTS: The temporal profile of platelet counts and serum levels of albumin, alkaline phosphatase, and creatinine differentiated patients who recovered walking from those who remained wheelchair bound. The 4 blood chemistry parameters from the sample collection 8 weeks postinjury predicted functional recovery observed 1 year after incomplete SCI. Finally, URP defined a cutoff for serum albumin at 3.7 g/dL, which in combination with baseline injury severity differentiates individuals who regain ambulation from those not able to walk. Specifically, about 80% of those with albumin >3.7 g/dL recovered walking. CONCLUSIONS: Routine blood chemistry data from the postacute phase, together with baseline injury severity, predict functional outcome after incomplete SCI.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».