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Enregistrement W4386227645 · doi:10.1093/ehjopen/oead078

Predicting poor neurological outcomes following out-of-hospital cardiac arrest using neuron-specific enolase and neurofilament light chain in patients with and without haemolysis

2023· article· en· W4386227645 sur OpenAlexaboutno aff
Yusuf Abdi Isse, Ruth Frikke‐Schmidt, Sebastian Wiberg, Johannes Grand, Laust Emil Roelsgaard Obling, Anna Sina P. Meyer, Jesper Kjærgaard, Christian Hassager, M Meyer

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHjerteforeningen
Mots-clésEnolaseHaemolysisMedicineIntensive care medicineInternal medicineImmunologyImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Hypoxic-ischaemic brain injury following out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is a common complication and a major cause of death. Neuron-specific enolase (NSE) and neurofilament light chain (NfL) are released after brain injury and elevated concentrations of both are associated with poor neurological outcome. We explored the influence of haemolysis on the prognostic performance of NSE and NfL. Methods and results The study is based on post hoc analyses of a randomized, single-centre, double-blinded, controlled trial (IMICA), where comatose OHCA patients of presumed cardiac cause were included. Free-haemoglobin was measured at admission to quantify haemolysis. NSE and NfL were measured after 48 h to estimate the extent of brain injury. Montreal Cognitive Assessment score (MoCA) was assessed to evaluate neurocognitive impairments. Seventy-three patients were included and divided into two groups by the median free-haemoglobin at admission. No group differences in mortality or poor neurological outcome were observed. The high-admission free-haemoglobin group had a significantly higher concentration of NSE compared to the low-admission free-haemoglobin group (27.4 µmol/L vs. 19.6 µmol/L, P = 0.03), but no differences in NfL. The performance of NSE and NfL in predicting poor neurological outcome were high for both, but NfL was numerically higher [area under the ROC (AUROC) 0.90 vs. 0.96, P = 0.09]. Furthermore, NfL, but not NSE, was inversely correlated with MoCA score, R2 = 0.21, P = 0.006. Conclusion High free-haemoglobin at admission was associated with higher NSE concentration after 48 h, but, the performance of NSE and NfL in predicting poor neurological outcome among OHCA patients were good regardless of early haemolysis. Only elevated NfL concentrations were associated with cognitive impairments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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