An innovative approach for the evaluation of prolonged disorders of consciousness using NF-L and GFAP biomarkers: a pivotal study
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral assessments during the clinical evaluation in prolonged disorders of consciousness patients could be not sufficient for a correct diagnosis and prognostication. To this aim, we used an innovative approach, involving the ultra-sensitive determination of biological markers, correlating them with imaging parameters to investigate the prolonged disorders of consciousness (pDoC).We assessed the serum concentration of neurofilament light chain(NF-L) and glial fibrillary acidic protein (GFAP) in pDoC (n = 16), and healthy controls (HC, n = 6) as well as several clinical imaging parameters such as Fractional Anisotropy (FA), Whole Brain SUV, and White Matter Hyperintensities volumes (WMH) using PET-MRI acquisition. As for differential diagnosis task, only the imaging WMH volume was able to discriminate between vegetative state/unresponsive wakefulness syndrome (VS/UWS), and minimally conscious state (MCS) patients (p-value < 0.01), while all selected markers (both imaging and in vitro) were able to differentiate between pDoC patients and HC. At subject level, serum NF-L concentrations significantly differ according to clinical progression and consciousness recovery (p-value < 0.01), highlighting a potential play for the longitudinal management of these patients.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».