Extracellular vesicle neurofilament light is elevated within the first 12-months following traumatic brain injury in a U.S military population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traumatic brain injury (TBI) can be associated with long-term neurobehavioral symptoms. Here, we examined levels of neurofilament light chain (NfL) and glial fibrillary acidic protein (GFAP) in extracellular vesicles isolated from blood, and their relationship with TBI severity and neurobehavioral symptom reporting. Participants were 218 service members and veterans who sustained uncomplicated mild TBIs (mTBI, n = 107); complicated mild, moderate, or severe TBIs (smcTBI, n = 66); or Injured controls (IC, orthopedic injury without TBI, n = 45). Within one year after injury, but not after, NfL was higher in the smcTBI group than mTBI (p = 0.001, d = 0.66) and IC (p = 0.001, d = 0.35) groups, which remained after controlling for demographics and injury characteristics. NfL also discriminated the smcTBI group from IC (AUC:77.5%, p < 0.001) and mTBI (AUC:76.1%, p < 0.001) groups. No other group differences were observed for NfL or GFAP at either timepoint. NfL correlated with post-concussion symptoms (rs = − 0.38, p = 0.04) in the mTBI group, and with PTSD symptoms in mTBI (rs = − 0.43, p = 0.021) and smcTBI groups (rs = − 0.40, p = 0.024) within one year after injury, which was not confirmed in regression models. Our results suggest the potential of NfL, a protein previously linked to axonal damage, as a diagnostic biomarker that distinguishes TBI severity within the first year after 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».