Inflammatory cytokines associated with mild traumatic brain injury and clinical outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Mild traumatic brain injuries (mTBIs) trigger a neuroinflammatory response, which leads to perturbations in the levels of inflammatory cytokines, resulting in a distinctive profile. A systematic review and meta-analysis were conducted to synthesize data related to levels of inflammatory cytokines in patients with mTBI. The electronic databases EMBASE, MEDLINE, and PUBMED were searched from January 2014 to December 12, 2021. A total of 5,138 articles were screened using a systematic approach based on the PRISMA and R-AMSTAR guidelines. Of these articles, 174 were selected for full-text review and 26 were included in the final analysis. The results of this study demonstrate that within 24 hours, patients with mTBI have significantly higher levels of Interleukin-6 (IL-6), Interleukin-1 Receptor Antagonist (IL-1RA), and Interferon-γ (IFN-γ) in blood, compared to healthy controls in majority of the included studies. Similarly one week following the injury, patients with mTBI have higher circulatory levels of Monocyte Chemoattractant Protein-1/C-C Motif Chemokine Ligand 2 (MCP-1/CCL2), compared to healthy controls in majority of the included studies. The results of the meta-analysis also confirmed these findings by demonstrating significantly elevated blood levels of IL-6, MCP-1/CCL2, and Interleukin-1 beta (IL-1β) in the mTBI population compared to healthy controls ( p < 0.0001), particularly in the acute stages (<7 days). Furthermore, it was found that IL-6, Tumor Necrosis Factor-alpha (TNF-α), IL-1RA, IL-10, and MCP-1/CCL2 were associated with poor clinical outcomes following the mTBI. Finally, this research highlights the lack of consensus in the methodology of mTBI studies that measure inflammatory cytokines in the blood, and also provides direction for future mTBI research.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».