2.20 Statistical modelling of blood biomarkers of sport-related concussion: can we improve estimate precision by using all sample replicates instead of means and >20%CV data exclusion?
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate agreement between plasma biomarker measurements run in duplicate and explore the precision of statistical modelling approaches using all replicate data vs standard of practice sample means and >20%CV data exclusion. Design Cohort study. Setting Canadian high-school and community sport settings. Participants Healthy youth athletes participating in the SHRed Concussions study (n=149, 48% female, ages 11–17). Assessment of Risk Factors Previous concussion (Yes/No), age (years), and sex (M/F). Outcome Measures Plasma GFAP, NF-L, UCH-L1, T-tau, and ptau-181 concentrations (SIMOA;Quanterix) were examined. 95% limits of agreement (95%LOA) between biomarker replicates were assessed using Bland-Altman (B-A) analysis. Three multivariable regression models (α=0.05) were performed to assess estimates of association between independent variables and natural-log (ln) transformed biomarker levels. Model 1 (M1): multi-level model, all replicate data; Model 2 (M2): means of replicates; Model 3 (M3): means of replicates, excluding pairs >20%CV. Main Results B-A showed 95%LOA in GFAP (-17.74;18.2 pg/mL), UCH-L1 (-13.77;14.82 pg/mL), NF-L (-1.871;1.801 pg/mL), ptau-181 (-0.5314;0.5391 pg/mL) and T-tau (ln-T-tau back-transformed ratio 65.27%;150.03%). Biomarker-specific regression β-estimates differed between M1–3 for each biomarker (largest difference in M3 given data exclusion >20%CV). Age was associated with ln-UCH-L1 in M2 (β=0.0485; 95%CI:0.0006,0.0964). Sex was associated with ln-NF-L [(M1:β=0.1940; 95%CI:0.0135,0.3745); (M2:β=0.1945; 95%CI:0.0105,0.3786)] and ln-GFAP [(M1:β=-0.1676; 95%CI:-0.3037,-0.0315); (M2:β=-0.1668; 95%CI:-0.3066,-0.0270) in M1–2. M1 displayed narrowest 95%CIs (highest estimate precision). Conclusions Wide 95%LOA in baseline blood biomarkers suggest the mean of sample duplicates may not reflect true population values. Future pediatric sport-related concussion studies may benefit from statistical modelling incorporating all replicate biomarker data to increase estimate accuracy and precision while considering the importance of age and sex.
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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 | 0,215 | 0,359 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».