Endocrinological and inflammatory markers in individuals with spinal cord injury: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spinal cord injury (SCI) can lead to dramatic physiological changes which can be a factor in developing secondary health conditions and might be reflected in biomarker changes in this elevated risk group. We focused specifically on the endocrine and inflammation profile differences between SCI and able-bodied individuals (ABI). Our aim was to determine the differences in inflammatory markers and endocrine profiles between SCI and ABI. We systematically searched 4 electronic databases for relevant studies. Human observational (cross-sectional, cohort, case–control) studies that compared biomarkers of interest between SCI and ABI population were included. Weighted mean difference between SCI and ABI was calculated using random-effects models. Heterogeneity was computed using I 2 statistic and chi-squared test. Study quality was evaluated through the Newcastle–Ottawa Scale. The search strategy yielded a total of 2,603 studies from which 256 articles were selected for full-text assessment. Sixty-two studies were included in the meta-analysis. SCI individuals had higher levels of pro-inflammatory C-reactive protein and IL-6 than ABI. Creatinine and 25-hydroxyvitamin D 3 levels were lower in SCI than ABI. Total testosterone levels and IGF-1 were also found to be lower, while cortisol and leptin levels were higher in SCI when compared to ABI. Accordingly, meta-regression, subgroup analysis, and leave-one-out analysis were performed, however, they were only able to partially explain the high levels of heterogeneity. Individuals with SCI show higher levels of inflammatory markers and present significant endocrinological changes when compared to ABI. Moreover, higher incidence of obesity, diabetes, osteoporosis, and hypogonadism in SCI individuals, together with decreased creatinine levels reflect some of the readily measurable aspects of the phenotype changes in the SCI group. These findings need to be considered in anticipating medically related complications and personalizing SCI medical care.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».