Secondary injury and inflammation after intracerebral haemorrhage: a systematic review and meta-analysis of molecular markers in patient brain tissue
Notice bibliographique
Résumé
Background Inflammatory responses to intracerebral haemorrhage (ICH) are potential therapeutic targets. We aimed to quantify molecular markers of inflammation in human brain tissue after ICH compared with controls using meta-analysis. Methods We searched OVID MEDLINE (1946–) and Embase (1974–) in June 2020 for studies that reported any measure of a molecular marker of inflammation in brain tissue from five or more adults after ICH. We assessed risk of bias using a modified Newcastle-Ottawa Scale (mNOS; mNOS score 0–9; 9 indicates low bias), extracted aggregate data, and used random effects meta-analysis to pool associations of molecules where more than two independent case–control studies reported the same outcome and Gene Ontology enrichment analysis to identify over-represented biological processes in pooled sets of differentially expressed molecules (International Prospective Register of Systematic Reviews ID: CRD42018110204). Results Of 7501 studies identified, 44 were included: 6 were case series and 38 were case–control studies (median mNOS score 4, IQR 3–5). We extracted data from 21 491 analyses of 20 951 molecules reported by 38 case–control studies. Only one molecule (interleukin-1β protein) was quantified in three case–control studies (127 ICH cases vs 41 ICH-free controls), which found increased abundance of interleukin-1β protein after ICH (corrected standardised mean difference 1.74, 95% CI 0.28 to 3.21, p=0.036, I 2 =46%). Processes associated with interleukin-1β signalling were enriched in sets of molecules that were more abundant after ICH. Conclusion Interleukin-1β abundance is increased after ICH, but analyses of other inflammatory molecules after ICH lack replication. Interleukin-1β pathway modulators may optimise inflammatory responses to ICH and merit testing in clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».