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Enregistrement W3166881147 · doi:10.1101/2021.05.28.21257947

Pharmacological Management of Acute Spinal Cord Injury: A longitudinal multi-cohort observational study

2021· preprint· en· W3166881147 sur OpenAlexaff
Catherine R. Jutzeler, Lucie Bourguignon, Bobo Tong, Elias Ronca, Eric Bailey, Noam Y. Harel, Fred H. Geisler, Adam R. Ferguson, Brian K. Kwon, Jacquelyn J. Cragg, Lukas Grassner, John L. K. Kramer

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of SaskatchewanInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWings for LifeSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryObservational studyCohortCohort studyConcomitantClinical trialSpinal cordAnesthesiaEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Nearly every individual sustaining traumatic spinal cord injury receives multiple types and classes of medications to manage a litany of secondary complications. Prior clinical studies and evidence from animal models suggest that several of these medications could enhance or impede endogenous neurological recovery. However, there is a knowledge gap surrounding the spectrum of pharmacologic agents typically administered in the routine management of spinal cord injury. Objective To systematically determine the types of medications commonly administered, alone or in combination, in the acute to subacute phase of spinal cord injury. Methods We conducted an analysis of two largescale cohorts (the Sygen interventional trial and the SCIRehab observational cohort study) to determine what constitutes “ standards of acute pharmacological care” after spinal cord injury. Concomitant medication use, including dosage, timing and reason for administration, was tracked. Descriptive statistics were used to describe the medications administered within the first 60 days after spinal cord injury. Results Across 2040 individuals with spinal cord injury, 775 unique medications were administered within the two months after injury. On average, patients enrolled in the Sygen trial received 9.9 ± 4.9 (range 0-34), 14.3 ± 6.3 (range 1-40), 18.6 ± 8.2 (range 0-58), and 21.5 ± 9.7 (range 0-59) medications within the first 7, 14, 30, and 60 days post-injury, respectively. Patients enrolled in the SCIRehab cohort study received on average 1.7 ± 1.7 (range 0-11), 3.7 ± 3.7 (range 0-24), 8.5 ± 6.3 (range 0-42), and 13.5 ± 8.3 (range 0-52) medications within the first 7, 14, 30, and 60 days post-injury, respectively. Polypharmacy was commonplace (up to 43 medications per day per patient). Approximately 10% of medications were administered acutely as prophylaxis (e.g., against the development of pain or infections). Conclusions To our knowledge, this was the first time acute pharmacological practices have been comprehensively examined after spinal cord injury. Our study revealed a high degree of polypharmacy in the acute stages of spinal cord injury, with potential to both positively and negatively impact neurological recovery. This data may provide key insight to achieve better understanding of how the acute pharmacological management of spinal cord injury affects long-term recovery. All results can be interactively explored on the R X SCI web site ( https://jutzelec.shinyapps.io/RxSCI/ ) and GitHub repository ( https://github.com/jutzca/Acute-Pharmacological-Treatment-in-SCI/ ).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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